背景

大模型（LLM）為通用人工智能（AGI）的發展提供了新的方向，其通過海量的公開數據，如互聯網、書籍等語料進行大規模自監督訓練，獲得了強大的語言理解、語言生成、推理等能力。然而，大模型對于私域數據的利用仍然面臨一些挑戰，私域數據是指由特定企業或個人所擁有的數據，通常包含了領域特定的知識，將大模型與私域知識進行結合，將會發揮巨大價值。

私域知識從數據形態上又可以分為非結構化與結構化數據。對于非結構化數據，例如文檔，通常都通過檢索的方式進行增強，可以利用 langchain 等工具可以快速實現問答系統。而結構化數據，如數據庫（DB），則需要大模型與數據庫進行交互，查詢和分析來獲取有用的信息。圍繞大模型與數據庫，近期也衍生出一系列的產品與應用，譬如利用 LLM 打造智能數據庫、執行 BI 分析、完成自動表格構建等。其中，text-to-SQL 技術，即以自然語言的方式與數據庫進行交互，一直以來都是一個備受期待的方向。

在學術界，過去的 text-to-SQL 基準僅關注小規模數據庫，最先進的 LLM 已經可以達到 85.3% 的執行準確率，但這是否意味著 LLM 已經可以作為數據庫的自然語言接口？

新一代數據集

最近，阿里巴巴聯合香港大學等機構推出了面向大規模真實數據庫的全新基準 BIRD (Can LLM Already Serve as A Database Interface? A BIg Bench for Large-Scale Database Grounded Text-to-SQLs)， 包含 95 個大規模數據庫及高質量的 Text-SQL pair，數據存儲量高達 33.4 GB。之前最優的模型在 BIRD 上評估僅達到 40.08%，與人類 92.96% 的結果還有很大差距，這證明挑戰仍然存在。除了評估 SQL 正確性外，作者還增加了 SQL 執行效率的評估，期待模型不僅可以寫正確的 SQL，還能夠寫出高效的 SQL。

論文：https://arxiv.org/abs/2305.03111

主頁：https://bird-bench.github.io

代碼：https://github.com/AlibabaResearch/DAMO-ConvAI/tree/main/bird

目前，BIRD 的數據、代碼、榜單都已經開源，在全球的下載量已超10000。BIRD在推出之始，就引發了 Twitter 上的廣泛關注與討論。

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方法概述

新的挑戰

該研究主要面向真實數據庫的 Text-to-SQL 評估，過去流行的測試基準，比如 Spider 和 WikiSQL，僅關注具有少量數據庫內容的數據庫 schema，導致學術研究與實際應用之間存在鴻溝。BIRD 重點關注海量且真實的數據庫內容、自然語言問題與數據庫內容之間的外部知識推理以及在處理大型數據庫時 SQL 的效率等新三個挑戰。

首先，數據庫包含海量且嘈雜數據的值。在左側示例中，平均工資的計算需要通過將數據庫中的字符串（String）轉化為浮點值 (Float) 之后再進行聚合計算（Aggregation）；

其次，外部知識推斷是很必要的，在中間示例中，為了能準確地為用戶返回答案，模型必須先知道有貸款資格的賬戶類型一定是 “擁有者”（“OWNER”），這代表巨大的數據庫內容背后隱藏的奧秘有時需要外部知識和推理來揭示；

最后，需要考慮查詢執行效率。在右側示例中，采用更高效的 SQL 查詢可以顯著提高速度，這對于工業界來講具有很大價值，因為用戶不僅期待寫出正確的 SQL，還期待 SQL 執行的高效，尤其是在大型數據庫的情況下；

數據標注

BIRD 在標注的過程中解耦了問題生成和 SQL 標注。同時加入專家來撰寫數據庫描述文件，以此幫助問題和 SQL 標注人員更好的理解數據庫。

1. 數據庫采集：作者從開源數據平臺（如 Kaggle 和 CTU Prague Relational Learning Repository）收集并處理了 80 個數據庫。通過收集真實表格數據、構建 ER 圖以及設置數據庫約束等手動創建了 15 個數據庫作為黑盒測試，來避免當前數據庫被當前的大模型學習過。BIRD 的數據庫包含了多個領域的模式和值， 37 個領域，涵蓋區塊鏈、體育、醫療、游戲等。

2. 問題收集：首先作者雇傭專家先為數據庫撰寫描述文件，該描述文件包括完整的表明列名、數據庫值的描述，以及理解值所用到的外部知識等。然后招募了 11 個來自美國，英國，加拿大，新加坡等國家的 native speaker 為 BIRD 產生問題。每一位 speaker 都至少具備本科及以上的學歷。

3.SQL 生成：面向全球招募了由數據工程師和數據庫課程學生組成的標注團隊為 BIRD 生成 SQL。在給定數據庫和參考數據庫描述文件的情況下，標注人員需生成 SQL 以正確回答問題。采用雙盲（Double-Blind）標注方法，要求兩位標注人員對同一個問題進行標注。雙盲標注可以最大程度減少單一標注人員所帶來的錯誤。 

4. 質量檢測：質量檢測分為結果執行的有效性和一致性兩部分。有效性不僅要求執行的正確性，還要求執行結果不能是空值（NULL）。專家將逐步修改問題條件，直至 SQL 執行結果有效。 

5. 難度劃分：text-to-SQL 的難度指標可以為研究人員提供優化算法的參考。Text-to-SQL 的難度不僅取決于 SQL 的復雜程度，還與問題難度、額外知識易理解程度以及數據庫復雜程度等因素有關。因此作者要求 SQL 標注人員在標注過程中對難易程度進行評分，并將難度分為三類：簡單、適中和具有挑戰性。

數據統計

1. 問題類型統計：問題分為兩大類，基礎問題類型（Fundamental Type）和推理問題類型（Reasoning Type）。基礎問題類型包括傳統 Text-to-SQL 數據集中涵蓋的問題類型，而推理問題類型則包括需要外部知識來理解值的問題：

2. 數據庫分布：作者用 sunburst 圖顯示了數據庫 domain 及其數據量大小之間的關系。越大的半徑意味著，基于該數據庫的 text-SQL 較多，反之亦然。越深的顏色則是指該數據庫 size 越大，比如 donor 是該 benchmark 中最大的數據庫，所占空間: 4.5GB。

3.SQL 分布：作者通過 SQL 的 token 數量，關鍵詞數量，n-gram 類型數量，JOIN 的數量等 4 個維度來證明 BIRD 的 SQL 是迄今為止最多樣最復雜的。

評價指標

1. 執行準確率：對比模型預測的 SQL 執行結果與真實標注 SQL 執行結果的差異；

2. 有效效率分數：同時考慮 SQL 的準確性與高效性，對比模型預測的 SQL 執行速度與真實標注 SQL 執行速度的相對差異，將運行時間視為效率的主要指標。

實驗分析

作者選擇了在之前基準測試中，表現突出的訓練式 T5 模型和大型語言模型（LLM）作為基線模型：Codex（code-davinci-002）和 ChatGPT（gpt-3.5-turbo）。為了更好地理解多步推理是否能激發大型語言模型在真實數據庫環境下的推理能力，還提供了它們的思考鏈版本（Chain-of-Thought）。并在兩種設置下測試基線模型：一種是完全的 schema 信息輸入，另一種是人類對涉及問題的數據庫值的理解，總結成自然語言描述（knowledge evidence）輔助模型理解數據庫。

作者給出了一些結論：

1. 額外知識的增益：增加對數據庫值理解的知識（knowledge evidence）有明顯的效果提升，這證明在真實的數據庫場景中，僅依賴語義解析能力是不夠的，對數據庫值的理解會幫助用戶更準確地找到答案。

2. 思維鏈不一定完全有益：在模型沒有給定數據庫值描述和零樣本（zero-shot）情況下，模型自身的 COT 推理可以更準確地生成答案。然而，當給定額外的知識（knowledge evidence）后，讓 LLM 進行 COT，發現效果并不顯著，甚至會下降。因此在這個場景中， LLM 可能會產生知識沖突。如何解決這種沖突，使模型既能接受外部知識，又能從自身強大的多步推理中受益，將是未來重點的研究方向。

3. 與人類的差距：BIRD 還提供了人類指標，作者以考試的形式測試標注人員在第一次面對測試集的表現，并將其作為人類指標的依據。實驗發現，目前最好的 LLM 距離人類仍有較大的差距，證明挑戰仍然存在。作者執行了詳細的錯誤分析，給未來的研究提供了一些潛在的方向。

結論

LLM 在數據庫領域的應用將為用戶提供更智能、更便捷的數據庫交互體驗。BIRD 的出現將推動自然語言與真實數據庫交互的智能化發展，為面向真實數據庫場景的 text-to-SQL 技術提供了進步空間，有助于研究人員開發更先進、更實用的數據庫應用。