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Título: QUERYING DATABASES WITH NATURAL LANGUAGE: THE USE OF LARGE LANGUAGE MODELS FOR TEXT-TO-SQL TASKS
Autor: EDUARDO ROGER SILVA NASCIMENTO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  MARCO ANTONIO CASANOVA - ADVISOR
Nº do Conteudo: 66799
Catalogação:  23/05/2024 Liberação: 03/06/2024 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS      TRABALHO PREMIADO
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=66799&idi=1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=66799&idi=2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.66799

Resumo:
The Text-to-SQL task involves generating an SQL query based on a given relational database and a Natural Language (NL) question. While the leaderboards of well-known benchmarks indicate that Large Language Models (LLMs) excel in this task, they are evaluated on databases with simpler schemas. This dissertation first investigates the performance of LLM-based Text-to-SQL models on a complex and openly available database (Mondial) with a large schema and a set of 100 NL questions. Running under GPT-3.5 and GPT-4, the results of this first experiment show that the performance of LLM-based tools is significantly less than that reported in the benchmarks and that these tools struggle with schema linking and joins, suggesting that the relational schema may not be suitable for LLMs. This dissertation then proposes using LLM-friendly views and data descriptions for better accuracy in the Text-to-SQL task. In a second experiment, using the strategy with better performance, cost and benefit from the previous experiment and another set with 100 questions over a real-world database, the results show that the proposed approach is sufficient to considerably improve the accuracy of the prompt strategy. This work concludes with a discussion of the results obtained and suggests further approaches to simplify the Text-to-SQL task.

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