SQLens: An End-to-End Framework for Error Detection and Correction in Text-to-SQL

📄 arXiv: 2506.04494v1 📥 PDF

作者: Yue Gong, Chuan Lei, Xiao Qin, Kapil Vaidya, Balakrishnan Narayanaswamy, Tim Kraska

分类: cs.CL

发布日期: 2025-06-04

💡 一句话要点

提出SQLens以解决文本到SQL转换中的语义错误检测与修正问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本到SQL 语义错误检测 查询修正 大型语言模型 数据分析 人工智能

📋 核心要点

  1. 现有的文本到SQL系统在生成SQL查询时，常常出现语义错误，导致查询结果不准确。
  2. SQLens通过整合数据库和LLM的错误信号，提供了一种新的方法来检测和修正语义错误。
  3. 实验结果显示，SQLens在错误检测和执行准确率上均显著优于现有方法，具有较高的实用价值。

📝 摘要（中文）

文本到SQL系统将自然语言问题转换为SQL查询，使非技术用户能够与结构化数据交互。尽管大型语言模型在文本到SQL任务上表现出色，但它们常常生成语法正确但语义错误的查询，且对其可靠性缺乏深入洞察。为此，本文提出了SQLens，一个端到端框架，用于细粒度检测和修正LLM生成SQL中的语义错误。SQLens结合了来自底层数据库和LLM的错误信号，以识别SQL子句中的潜在语义错误，并利用这些信号指导查询修正。在两个公共基准上的实证结果表明，SQLens在错误检测的F1分数上比最佳的LLM自我评估方法提高了25.78%，并将现成文本到SQL系统的执行准确率提升了多达20%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决文本到SQL转换过程中生成的SQL查询中存在的语义错误问题。现有方法往往只能检测语法错误，无法有效识别语义层面的错误，导致查询结果不可靠。

核心思路：SQLens的核心思路是结合底层数据库的错误信号与LLM生成的SQL查询，进行细粒度的语义错误检测与修正。通过这种方式，SQLens能够更准确地识别和纠正潜在的语义错误，从而提高查询的准确性。

技术框架：SQLens的整体架构包括数据输入模块、错误检测模块和查询修正模块。数据输入模块负责接收自然语言问题并生成初步的SQL查询，错误检测模块则分析生成的SQL，识别其中的语义错误，最后查询修正模块根据检测结果进行相应的修正。

关键创新：SQLens的主要创新在于其结合了来自数据库和LLM的多重错误信号，这一方法与传统的单一信号检测方法有本质区别，使得语义错误的检测更加全面和准确。

关键设计：在设计上，SQLens采用了多层次的错误信号整合机制，并引入了特定的损失函数来优化错误检测和修正的效果。此外，网络结构上采用了适应性调整的机制，以便更好地适应不同类型的SQL查询。

📊 实验亮点

在实验中，SQLens在错误检测的F1分数上比最佳的LLM自我评估方法提高了25.78%，并且在现成文本到SQL系统的执行准确率上提升了多达20%。这些结果表明SQLens在实际应用中的显著优势，能够有效提升文本到SQL系统的可靠性。

🎯 应用场景

SQLens的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，尤其是在数据分析、商业智能和自动化报告生成等场景中。通过提高文本到SQL转换的准确性，非技术用户能够更方便地从结构化数据中提取信息，进而推动数据驱动决策的普及。未来，SQLens还可能扩展到其他自然语言处理任务中，提升其在多种场景下的实用性和可靠性。

📄 摘要（原文）

Text-to-SQL systems translate natural language (NL) questions into SQL queries, enabling non-technical users to interact with structured data. While large language models (LLMs) have shown promising results on the text-to-SQL task, they often produce semantically incorrect yet syntactically valid queries, with limited insight into their reliability. We propose SQLens, an end-to-end framework for fine-grained detection and correction of semantic errors in LLM-generated SQL. SQLens integrates error signals from both the underlying database and the LLM to identify potential semantic errors within SQL clauses. It further leverages these signals to guide query correction. Empirical results on two public benchmarks show that SQLens outperforms the best LLM-based self-evaluation method by 25.78% in F1 for error detection, and improves execution accuracy of out-of-the-box text-to-SQL systems by up to 20%.