비즈니스 인텔리전스를 위한 복잡한 SQL 생성을 위한 ChatBI 기술

Основні поняття

ChatBI는 비즈니스 인텔리전스 시나리오에서 자연어 질문을 복잡한 SQL로 효과적으로 변환하는 포괄적이고 효율적인 기술을 제안한다.

Анотація

ChatBI는 비즈니스 인텔리전스 시나리오에서 자연어 질문을 복잡한 SQL로 변환하는 포괄적이고 효율적인 기술을 제안한다.

1. 대화형 모드: 기존 NL2SQL 기술은 단일 라운드 대화 모드에 초점을 맞추었지만, ChatBI는 다중 라운드 대화 모드를 처리할 수 있는 모듈을 설계했다. 이를 위해 두 개의 작은 모델을 사용하여 텍스트 분류와 예측을 수행한다.

2. 대규모 열과 열 모호성: 기존 NL2SQL 기술은 LLM을 사용하여 스키마 링킹을 수행했지만, 비즈니스 인텔리전스 시나리오에서는 열의 수가 너무 많아 토큰 제한을 초과하는 문제가 있었다. ChatBI는 데이터베이스 커뮤니티의 뷰 기술을 활용하여 스키마 링킹 문제를 단일 뷰 선택 문제로 변환하고, 작은 모델을 사용하여 단일 뷰를 선택한다.

3. 복잡한 의미, 계산 및 비교 관계: 기존 NL2SQL 기술은 LLM을 사용하여 SQL을 직접 생성했지만, 비즈니스 인텔리전스 시나리오에서는 복잡한 의미, 계산 및 비교 관계로 인해 어려움이 있었다. ChatBI는 단계적 프로세스 흐름을 도입하여 LLM이 이러한 복잡성을 이해할 필요 없이 JSON 중간 결과를 생성하도록 하고, 규칙 기반 방법을 사용하여 SQL을 생성한다.

ChatBI는 실제 생산 환경에 배포되어 여러 제품 라인에 통합되었으며, 기존 NL2SQL 기술과 비교했을 때 최적의 결과를 달성했다.

Статистика

"어제 app1 사용자의 상호작용 지표는 다음과 같습니다:
총 클릭 수: {total_click_pv}
총 노출 수: {total_disp_pv}
총 재생 수: {total_play_pv}
총 좋아요 수: {total_like_pv}
총 댓글 수: {total_comment_pv}
총 수집 수: {total_collection_pv}
총 공유 수: {total_shareto_pv}
총 팔로우 수: {total_follow_pv}"

Цитати

"비즈니스 인텔리전스 시나리오에서는 테이블에 수백 개의 열이 포함되어 있어 기존 NL2SQL 방법으로는 토큰 제한 때문에 처리할 수 없습니다."
"SQL 작업에 복잡한 의미, 계산 관계 및 비교 관계가 포함되어 있어 기존 LLM 기반 NL2SQL 방법으로는 효과적으로 처리할 수 없습니다."

Ключові висновки, отримані з

ChatBI: Towards Natural Language to Complex Business Intelligence SQL

by Jinqing Lian... о arxiv.org 05-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.00527.pdf

Глибші Запити

비즈니스 인텔리전스 시나리오에서 ChatBI 이외의 다른 접근 방식은 무엇이 있을까요?

비즈니스 인텔리전스 시나리오에서 ChatBI 이외의 다른 접근 방식으로는 NL2SQL 기술을 활용하는 다양한 방법이 있습니다. ChatBI는 NL2BI 작업을 해결하기 위해 새로운 접근 방식을 제안했지만, 기존의 NL2SQL 기술을 기반으로 하는 다른 방법들도 존재합니다. 예를 들어, SFT 및 LLMs를 활용한 NL2SQL 방법, prompt 엔지니어링을 기반으로 하는 LLMs, 특정 NL2SQL에 특화된 LLMs 등이 있습니다. 이러한 방법들은 NL2SQL 작업을 수행하는 데 사용되며, ChatBI와는 다른 방식으로 작동할 수 있습니다.

ChatBI의 단계적 프로세스 흐름에서 LLM이 아닌 다른 기술을 활용할 수 있는 방법은 무엇일까요

ChatBI의 단계적 프로세스 흐름에서 LLM이 아닌 다른 기술을 활용할 수 있는 방법은 무엇일까요?
ChatBI의 단계적 프로세스 흐름에서 LLM이 아닌 다른 기술을 활용할 수 있는 방법으로는 rule-based 방법이 있습니다. ChatBI는 JSON 형식의 중간 결과를 생성하기 위해 LLM을 사용하고, 이러한 결과를 SQL로 변환하기 위해 BI 미들웨어인 Apache SuperSet을 활용합니다. 이 과정에서 LLM이 복잡한 의미론, 계산 관계 및 비교 관계를 이해할 필요가 없으며, SQL 생성 단계는 Apache SuperSet 내에서 실행됩니다. 이러한 방법은 LLM에게 작업의 복잡성을 줄이고 정확성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

ChatBI의 가상 열 개념을 다른 도메인에 적용할 수 있는 방법은 무엇일까요

ChatBI의 가상 열 개념을 다른 도메인에 적용할 수 있는 방법은 무엇일까요?
ChatBI의 가상 열 개념을 다른 도메인에 적용할 수 있는 방법으로는 비슷한 방식으로 복잡한 규칙을 관리하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 다른 작업에 LLM을 적용할 때도 ChatBI와 같이 NL2JSON로 분해하여 복잡한 의미론 및 관계를 처리하는 데 JnM을 활용할 수 있습니다. 이러한 방식은 LLM이 작업 생성에 대한 어려움을 줄이고 정확성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 가상 열과 유사한 관계는 LLM에 의해 생성될 수 있으며, 이를 통해 미래 호출에서 계산을 가속화하는 데 사용될 수 있습니다. 이러한 방법은 다른 도메인에서도 유용하게 적용될 수 있습니다.