EGRefine: 텍스트-SQL 스키마 정교화를 위한 실행 기반 최적화 프레임워크

요약

EGRefine은 텍스트-SQL 모델의 정확도를 저하시키는 모호하거나 약축된 스키마 문제를 해결하기 위해 개발된 실행 기반 최적화 프레임워크입니다. 이 방법론은 데이터베이스 뷰를 활용하여 쿼리 동등성을 유지하면서, 다운스트림 텍스트-SQL 실행 정확도를 최대화하는 컬럼 리네이밍 함수를 찾는 것을 목표로 합니다. EGRefine은 스크리닝, 컨텍스트 기반 후보 생성, 실행 기반 검증의 4단계 파이프라인을 통해 구조적으로 안전하고 신뢰할 수 있는 정교화된 스키마를 제공합니다.

핵심 포인트

• EGRefine은 Text-to-SQL의 핵심 문제인 모호한 스키마(Schema Ambiguity) 문제를 해결하는 실행 기반 최적화 프레임워크입니다.
• 핵심 아이디어는 데이터베이스 뷰를 사용하여 '쿼리 동등성'을 유지하면서, 모델 성능 향상에 가장 기여하는 컬럼 리네이밍 함수를 찾는 것입니다.
• 제안된 파이프라인은 스크리닝-후보 생성-검증의 4단계로 구성되며, 특히 데이터베이스 수준에서 쿼리 동등성을 보장합니다.
• 정교화 과정은 구조적으로 안전하여 컬럼 수준의 국소 비퇴화(local non-degradation)를 보장하며, 모델 전이 학습(Model Transfer)에 활용될 수 있습니다.