DBCopilot: Natural Language Querying over Massive Databases via Schema Routing

📄 arXiv: 2312.03463v3 📥 PDF

作者: Tianshu Wang, Xiaoyang Chen, Hongyu Lin, Xianpei Han, Le Sun, Hao Wang, Zhenyu Zeng

分类: cs.CL, cs.DB, cs.IR

发布日期: 2023-12-06 (更新: 2025-02-22)

备注: Camera ready version for EDBT 2025. Code and data are available at https://github.com/tshu-w/DBCopilot

💡 一句话要点

DBCopilot：提出一种基于模式路由的大规模数据库自然语言查询框架。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自然语言接口 数据库查询 大规模数据库 模式路由 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有NL2SQL方法在处理大规模数据库时面临挑战，例如模式复杂、检索效率低等问题。
  2. DBCopilot通过解耦模式路由和SQL生成，利用轻量级可微搜索索引实现高效的数据库和表检索。
  3. DBCopilot引入反向模式到问题生成范式，实现路由器在海量数据库上的自动学习和适应，提升了查询准确率。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的出现极大地推动了数据库自然语言接口（NLIDB）的发展，它们提供了一种将自然语言（NL）问题转换为结构化查询语言（SQL）查询的直观方式。虽然基于LLM的NL2SQL取得了显著进展，但现有方法在实际的大规模数据库自然语言查询场景中面临若干挑战。本文提出了DBCopilot框架，通过采用紧凑而灵活的copilot模型进行大规模数据库的路由来解决这些挑战。具体而言，DBCopilot将模式无关的NL2SQL解耦为模式路由和SQL生成。该框架利用单个轻量级可微搜索索引来构建大规模数据库模式的语义映射，并以关系感知的联合检索方式将自然语言问题导航到其目标数据库和表。然后，将路由的模式和问题输入到LLM中以进行有效的SQL生成。此外，DBCopilot引入了一种反向的模式到问题生成范例，可以自动学习和适应大规模数据库上的路由器，而无需人工干预。实验结果表明，DBCopilot是一种可扩展且有效的模式无关NL2SQL解决方案，为NLIDB处理大规模数据库的自然语言查询提供了显著的进步。

🔬 方法详解

问题定义：现有NL2SQL方法在处理大规模数据库时，面临模式复杂、检索效率低、人工干预多等问题。具体来说，如何快速准确地定位到包含答案的数据库和表，是提升查询效率的关键瓶颈。现有方法通常需要大量人工标注或复杂的特征工程，难以适应动态变化的大规模数据库环境。

核心思路：DBCopilot的核心思路是将NL2SQL任务分解为两个阶段：首先进行模式路由，即确定与用户问题相关的数据库和表；然后，利用大型语言模型（LLM）生成SQL查询。通过解耦这两个阶段，可以显著降低LLM的负担，并提高查询效率和准确性。

技术框架：DBCopilot框架主要包含两个模块：模式路由器和SQL生成器。模式路由器负责根据用户问题，从大规模数据库模式中检索出相关的数据库和表。SQL生成器则利用LLM，将用户问题和检索到的模式信息转换为SQL查询。框架还包含一个反向模式到问题生成模块，用于自动学习和适应大规模数据库上的路由器。

关键创新：DBCopilot的关键创新在于其模式路由机制和反向模式到问题生成范式。模式路由器采用轻量级可微搜索索引，能够高效地进行数据库和表的检索。反向模式到问题生成范式则可以自动学习和适应大规模数据库上的路由器，无需人工干预。

关键设计：DBCopilot使用了一种关系感知的联合检索方法，在检索数据库和表时，同时考虑它们之间的关系。反向模式到问题生成模块使用了一种序列到序列模型，将数据库模式转换为自然语言问题。具体参数设置和损失函数等技术细节在论文中未明确说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，DBCopilot在模式无关的NL2SQL任务上取得了显著的性能提升。具体数据未知，但论文强调DBCopilot是一种可扩展且有效的解决方案，能够显著提升处理大规模数据库自然语言查询的效率和准确性。DBCopilot在处理大规模数据库时，相比现有方法具有明显的优势。

🎯 应用场景

DBCopilot可应用于各种需要自然语言查询大规模数据库的场景，例如智能客服、数据分析平台、企业级知识库等。它可以帮助用户更方便地访问和利用海量数据，提高工作效率，并为决策提供支持。未来，该技术有望进一步扩展到更复杂的数据库结构和查询类型，实现更智能化的数据交互。

📄 摘要（原文）

The development of Natural Language Interfaces to Databases (NLIDBs) has been greatly advanced by the advent of large language models (LLMs), which provide an intuitive way to translate natural language (NL) questions into Structured Query Language (SQL) queries. While significant progress has been made in LLM-based NL2SQL, existing approaches face several challenges in real-world scenarios of natural language querying over massive databases. In this paper, we present DBCopilot, a framework that addresses these challenges by employing a compact and flexible copilot model for routing over massive databases. Specifically, DBCopilot decouples schema-agnostic NL2SQL into schema routing and SQL generation. This framework utilizes a single lightweight differentiable search index to construct semantic mappings for massive database schemata, and navigates natural language questions to their target databases and tables in a relation-aware joint retrieval manner. The routed schemata and questions are then fed into LLMs for effective SQL generation. Furthermore, DBCopilot introduces a reverse schema-to-question generation paradigm that can automatically learn and adapt the router over massive databases without manual intervention. Experimental results verify that DBCopilot is a scalable and effective solution for schema-agnostic NL2SQL, providing a significant advance in handling natural language querying over massive databases for NLIDBs.