実際の企業データからなるtext-to-SQLベンチマーク「Spider 2.0」と専門エージェント『Spider-Agent』 | AIDB

実際の企業データからなるtext-to-SQLベンチマーク「Spider 2.0」と専門エージェント『Spider-Agent』 | AIDB

背景 大規模なデータ処理を必要とする現代において、人間とデータを効果的に橋渡しするコード生成技術が...概要を表示 背景 大規模なデータ処理を必要とする現代において、人間とデータを効果的に橋渡しするコード生成技術が求められています。中でも、データベースに格納された膨大なデータにアクセスするためのインターフェースとしてSQLは欠かせない存在となっています。そこで、自然言語で指示をしてSQLを書く技術（text-to-SQL）は、日常的なクエリ作成を支援する有望な技術として注目されています。 text-to-SQLにおいてもLLMが役立っており、従来のベンチマークであるSpider 1.0で91.2%、BIRDで73.0%という高い実行精度を達成しています。 しかし、既存のベンチマークには現実世界のデータベース環境との大きな乖離があります。 テーブルやカラムが少ない非実用的なデータベースを使用している 各データベースシステム固有のSQL方言や機能への対応が不足している 数千のカラムを持つ大規模なスキーマや複