论文：DIN-SQL: Decomposed In-Context Learning of Text-to-SQL with Self-Correction

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NeurIPS 2023, arXiv:2304.11015

Code: Few-shot-NL2SQL-with-prompting | GitHub

一、论文速读

这篇论文通过对 LLM 做 prompt 来实现 Text2SQL，过程中通过 prompt 让 LLM 分解任务来降低难度，每个子任务通过 in-context learning 让 LLM 来完成，并在完成 SQL 生成后，通过 self-correction 来检查和纠正可能有错误的 SQL。最终，在执行精确度指标上超越了现有的 SOTA 模型。

生成 SQL 被分成四个阶段：

1. Schema Linking：输入 NL query 和 DB schema，找出与 query 相关的 tables、columns 以及不同表之间的外键关系
2. Classification & Decomposition：将 query 分成了三种不同的难度：EASY、NON-NESTED、NESTED
3. SQL Generation：根据不同类型的 query，按照不同的策略来生成对应的 SQL
4. Self-correction：通过 prompt 来让 LLM 检查和纠正可能错误的 SQL

1.1 Schema Linking Module

这个 module 输入 NL query 和 DB 的 schema 信息，输出的是将 query 链接到 DB 中的一些信息，具体来说输出就是：

1. table 和 columns 的名称：找到 query 中涉及到的 DB 的 table 和 columns 的名称
2. 条件值：从查询中提取出用于条件过滤的值，比如在查询“Find the departments with a budget greater than 500”中，需要提取出条件值“500”。
3. 外键关系的确定：如果查询涉及到多个表，需要确定它们之间的关系，如通过外键连接。

下面是使用 in-context learning + CoT 来让 LLM 做 schema-linking 的示例：

demostration 的一个示例如下：

Table advisor, columns = [*,s_ID,i_ID]
Table classroom, columns = [*,building,room_number,capacity]
Table course, columns = [*,course_id,title,dept_name,credits]
Table department, columns = [*,dept_name,building,budget]
Table instructor, columns = [*,ID,name,dept_name,salary]
Table prereq, columns = [*,course_id,prereq_id]
Table section, columns = [*,course_id,sec_id,semester,year,building,room_number,time_slot_id]
Table student, columns = [*,ID,name,dept_name,tot_cred]
Table takes, columns = [*,ID,course_id,sec_id,semester,year,grade]
Table teaches, columns = [*,ID,course_id,sec_id,semester,year]
Table time_slot, columns = [*,time_slot_id,day,start_hr,start_min,end_hr,end_min]
Foreign_keys = [course.dept_name = department.dept_name,instructor.dept_name = department.dept_name,section.building = classroom.building,section.room_number = classroom.room_number,section.course_id = course.course_id,teaches.ID = instructor.ID,teaches.course_id = section.course_id,teaches.sec_id = section.sec_id,teaches.semester = section.semester,teaches.year = section.year,student.dept_name = department.dept_name,takes.ID = student.ID,takes.course_id = section.course_id,takes.sec_id = section.sec_id,takes.semester = section.semester,takes.year = section.year,advisor.s_ID = student.ID,advisor.i_ID = instructor.ID,prereq.prereq_id = course.course_id,prereq.course_id = course.course_id]
Q: "Find the buildings which have rooms with capacity more than 50."
A: Let’s think step by step. In the question "Find the buildings which have rooms with capacity more than 50.", we are asked:
"the buildings which have rooms" so we need column = [classroom.capacity]
"rooms with capacity" so we need column = [classroom.building]
Based on the columns and tables, we need these Foreign_keys = [].
Based on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [50]. So the Schema_links are:
Schema_links: [classroom.building,classroom.capacity,50]

如下面代码所示，schema linking 的结果就是从 GPT 的响应中解析出 Schema_links: 这个字符串后面的内容：

1.2 Classification & Decomposition Module

这一步将 query 分成三种不同的复杂度的类：

• EASY：没有 JOIN 和 NESTING 的单表查询
• NON-NESTED：需要 JOIN 但不需要子查询的查询
• NESTED：可以包含 JOIN、sub-query 和 set opr

下面是一个该 module 的示例：

这部分代码如下：

1.3 SQL Generation Module

这一个 module 根据 query 的复杂度类型，使用不同的策略来生成 SQL。

1.3.1 EASY 类型

对于 EASY 类型的 question，不需要中间步骤，只需要少量提示就足够了，下面是一个 exemplar：

Q: "Find the buildings which have rooms with capacity more than 50."
Schema_links: [classroom.building,classroom.capacity,50]
SQL: SELECT DISTINCT building FROM classroom WHERE capacity  >  50

即要求 LLM 根据 question 和 schema links 输出 SQL。

1.3.2 NON-NESTED 类型

对于 NON-NESTED 类型的 question，启发 LLM 去思考从而生成 SQL，下面是一个 exemplar：

Q: "Find the total budgets of the Marketing or Finance department."
Schema_links: [department.budget,department.dept_name,Marketing,Finance]
A: Let’s think step by step. For creating the SQL for the given question, we need to join these tables = []. First, create an intermediate representation, then use it to construct the SQL query.
Intermediate_representation: select sum(department.budget) from department  where  department.dept_name = \"Marketing\"  or  department.dept_name = \"Finance\"
SQL: SELECT sum(budget) FROM department WHERE dept_name  =  'Marketing' OR dept_name  =  'Finance'

也就是输入 question 和 schema links，然后加一句 Let's think step by step 启发 LLM 思考，从而得到 SQL。

1.3.3 NESTED 类型

在 “Classification & Decomposition Module” 模块中，除了为其复杂度分类，还会为 NESTED 类型的 user question 生成 sub-question，如下图：

然后，这里的 sub-questions 会被传入 SQL Generation Module 的 prompt 中用于解决 NESTED 类型的 SQL 生成。下面是一个 exemplar：

Q: "Find the title of courses that have two prerequisites?"
Schema_links: [course.title,course.course_id = prereq.course_id]
A: Let's think step by step. "Find the title of courses that have two prerequisites?" can be solved by knowing the answer to the following sub-question "What are the titles for courses with two prerequisites?".
The SQL query for the sub-question "What are the titles for courses with two prerequisites?" is SELECT T1.title FROM course AS T1 JOIN prereq AS T2 ON T1.course_id  =  T2.course_id GROUP BY T2.course_id HAVING count(*)  =  2
So, the answer to the question "Find the title of courses that have two prerequisites?" is =
Intermediate_representation: select course.title from course  where  count ( prereq.* )  = 2  group by prereq.course_id
SQL: SELECT T1.title FROM course AS T1 JOIN prereq AS T2 ON T1.course_id  =  T2.course_id GROUP BY T2.course_id HAVING count(*)  =  2

exemplar 的 prompt 的组成如下：

可以看到，这就是输入 question、sub-questions、schema links 来生成 SQL。

1.4 Self-correction Module

这一模块的目的是通过 prompt 让 LLM 来检查和纠正生成的 SQL 中可能的错误。这里的 prompt 如下：

这里的 prompt 让 LLM 多关注自己在生成 SQL 时容易犯的错。

二、Error cases 分析

论文对 error cases 做了分析，总结了如下 LLM 容易出的错：

• Schema linking：这类是犯错最多的情况，指的是 model 错误地识别出 question 中提到的 column names、table names 或者 entities。
• JOIN：第二大类情况，指的是 model 不能识别出所有需要的 tables 以及正确地将这些 tables 连接起来的外键。
• GROUP BY：在生成 GROUP BY 子句时，可能会遗漏或者选错列
• Queries with nesting and set operations：模型不能识别出 nested structure 或者不能检测出正确的 nesting 或 set 操作
• Invalid SQL：一部分 SQL 有语法错误且不能执行
• Miscellaneous：还有其他乱七八糟的原因，比如缺少 predicate、缺少或冗余 DISTINCT、DESC 等关键字

这些容易犯的错，都会在 self-correction module 被多关注来检查和纠正。

三、总结

本论文设计的 prompt 以及思路让 LLM 在解决 Text2SQL 任务上有了不错的表现，产生了与最先进的微调方法相当甚至更优的结果。

但是，本文的思路需要多轮与 LLM 交互，从而产生了巨大的花费和延迟，论文给出，在使用 GPT4 响应 Spider 数据集中 question 时表现出大约 60s 的延迟。