登入
核心概念
大規模な半構造化データに対するクエリ言語であるKustoクエリを、自然言語から自動的に生成する革新的なフレームワークを提案する。
摘要
本論文では、自然言語クエリ(NLQ)をKusto Query Language(KQL)クエリに変換するNL2KQLというフレームワークを紹介する。
- スキーマリファイナーは、最も関連性の高い要素にスキーマを絞り込む
- フューショットセレクターは、関連性の高い例を動的に選択する
- クエリリファイナーは、KQLクエリの構文エラーや意味エラーを修正する
- 大規模な合成NLQ-KQLデータセットを生成する手法を提案
- オンラインおよびオフラインの評価メトリクスを定義し、提案手法の有効性を検証
- 各コンポーネントの貢献度を分析するための詳細な実験を実施
- 公開されたベンチマークデータセットを用いて、提案手法の有効性を実証
客製化摘要
使用 AI 重寫
產生引用格式
翻譯原文
翻譯成其他語言
產生心智圖
從原文內容
前往原文
arxiv.org
NL2KQL
統計資料
データは急速に増加しており、データベースクエリ言語の熟練が重要になっている
Kusto Query Language(KQL)は、ログ、テレメトリ、時系列データなどの大規模な半構造化データを分析するための強力なクエリ言語である
自然言語クエリ(NLQ)からKQLクエリを生成することは、データ分析の障壁を下げ、より多くのユーザーがデータを活用できるようにする
引述
"データは急速に増加しており、データベースクエリ言語の熟練が重要になっている"
"Kusto Query Language(KQL)は、ログ、テレメトリ、時系列データなどの大規模な半構造化データを分析するための強力なクエリ言語である"
"自然言語クエリ(NLQ)からKQLクエリを生成することは、データ分析の障壁を下げ、より多くのユーザーがデータを活用できるようにする"
深入探究
自然言語からKQLクエリを生成する際の主な課題は何か?
NL2KQLの主な課題は、自然言語の曖昧さとKQLの厳密な構文との非一対一の変換にあります。自然言語には単語の多義性や文法的な誤りが含まれるため、正確なKQLクエリへの変換が困難です。また、KQLは構造化されたデータではなく、ログやテレメトリなどの大規模な半構造化データを対象としているため、異なるスキーマを持つデータセットに対応する必要があります。さらに、KQLはJSON列を解析してキーを抽出し、それを使用してテーブルを結合するため、自然言語からKQLへの変換はさらに複雑になります。
KQLクエリの柔軟性と複雑性がNL2KQLの設計にどのような影響を与えているか
KQLクエリの柔軟性と複雑性がNL2KQLの設計にどのような影響を与えているか?
KQLクエリの柔軟性は、NL2KQLの設計に影響を与えています。KQLはログやテレメトリなどの半構造化データを対象としており、様々なデータ操作を行うための豊富な機能を備えています。一方、KQLの厳密な構文は、自然言語からKQLへの変換を困難にします。NL2KQLでは、スキーマの絞り込みやFew-shotデータベースの活用などの手法を使用して、モデルが正しいKQLを生成するためのガイダンスを提供しています。KQLの柔軟性と複雑性を考慮しながら、NL2KQLは自然言語クエリを正確にKQLに変換するための包括的なフレームワークを提供しています。
NL2KQLの提案手法は、他のデータベースクエリ言語への適用可能性はあるか
NL2KQLの提案手法は、他のデータベースクエリ言語への適用可能性はあるか?
NL2KQLの提案手法は、他のデータベースクエリ言語への適用可能性があると考えられます。NL2KQLのフレームワークは、自然言語クエリをデータベースクエリ言語に変換するための一般的なアプローチを提供しており、他のクエリ言語にも適用可能です。他のデータベースクエリ言語においても、NL2KQLのような大規模言語モデルを活用して自然言語からクエリ言語への変換を行うことで、効率的で正確なクエリ生成が可能となるでしょう。さらに、NL2KQLの手法は、データベースクエリ言語の柔軟性や複雑性に適応するための柔軟性を持っており、他の言語にも適用可能性があると考えられます。
0
