Luận văn thạc sĩ: Ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn trong chuyển đổi văn bản thành SQL

Sự phát triển của mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đã tạo ra một bước ngoặt trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Các mô hình như GPT-3, BERT đã cải thiện đáng kể khả năng hiểu và tạo ra văn bản giống con người. Trong bối cảnh hiện nay, SQL đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý và phân tích dữ liệu trong các cơ sở dữ liệu quan hệ. Việc chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên thành câu lệnh SQL, hay còn gọi là chuyển đổi văn bản, đã trở thành một vấn đề nổi bật. Công nghệ này cho phép người dùng không có chuyên môn về SQL có thể truy cập dữ liệu một cách hiệu quả, từ đó mở rộng khả năng sử dụng dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định. Tuy nhiên, việc sử dụng LLMs trong Text-to-SQL đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm khả năng hiểu ngữ nghĩa của truy vấn và tạo ra câu lệnh SQL chính xác. Do đó, việc xây dựng một mô hình hiệu quả để thực hiện nhiệm vụ này là rất cần thiết.

Trong thời đại hiện nay, dữ liệu trở thành một tài sản quan trọng cho nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên, với khối lượng dữ liệu ngày càng tăng và độ phức tạp cao, việc truy vấn và khám phá dữ liệu trở thành một thách thức lớn ngay cả với những người có chuyên môn. Các giao diện truy vấn hiện tại thường được chia thành hai loại: giao diện dựa trên biểu mẫu, dễ sử dụng nhưng hạn chế khả năng truy vấn, và các công cụ nâng cao hơn, chủ yếu dành cho các chuyên gia SQL. Để xóa bỏ rào cản kỹ thuật và giúp mọi người có thể truy cập và sử dụng dữ liệu, việc áp dụng ngôn ngữ tự nhiên cho phép người dùng diễn đạt truy vấn là rất cần thiết. Hệ thống Text-to-SQL được thiết kế để chuyển đổi truy vấn từ ngôn ngữ tự nhiên thành SQL, với các phương pháp như phân tích cú pháp và dịch máy. Sự phát triển của các tập dữ liệu lớn như WikiSQL và Spider đã thúc đẩy sự tiến bộ trong lĩnh vực này.

Mặc dù việc sử dụng LLMs trong Text-to-SQL mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng tồn tại nhiều thách thức đáng kể. Một trong những vấn đề lớn nhất là khả năng hiểu ngữ nghĩa sâu sắc của truy vấn ngôn ngữ tự nhiên. LLM cần phải nắm bắt được ý định của người dùng và chuyển đổi nó thành câu lệnh SQL chính xác. Cấu trúc phức tạp của SQL và sự đa dạng của ngôn ngữ tự nhiên khiến cho việc này trở nên khó khăn hơn. Hơn nữa, việc tích hợp LLMs vào các hệ thống Text-to-SQL còn đòi hỏi phải lựa chọn mô hình phù hợp, thiết kế thí nghiệm nghiêm ngặt và phát triển các chỉ số tin cậy để đánh giá hiệu suất. Các yếu tố về trải nghiệm người dùng và chức năng của cơ sở dữ liệu cũng cần được xem xét để đạt được giải pháp hiệu quả và có khả năng mở rộng.

Luận văn này đề xuất một giải pháp sử dụng kiến trúc hai tầng bao gồm mô hình tạo và mô hình xếp hạng. Mô hình tạo, dựa trên Flan-T5, sẽ tạo ra nhiều ứng viên câu lệnh SQL từ các đầu vào ngôn ngữ tự nhiên. Các ứng viên này sau đó sẽ được đánh giá và xếp hạng bởi mô hình xếp hạng để chọn ra câu lệnh chính xác nhất. Phương pháp này sử dụng kỹ thuật giải mã bị ràng buộc theo các quy tắc ngữ pháp SQL để đảm bảo tính hợp lệ về cú pháp của các câu lệnh được tạo ra. Giải pháp này không chỉ giúp nâng cao khả năng truy cập dữ liệu mà còn mở rộng khả năng tương tác của người dùng không có chuyên môn về SQL.

Việc áp dụng LLMs trong Text-to-SQL không chỉ mang lại giá trị lý thuyết mà còn có nhiều ứng dụng thực tiễn. Hệ thống này có thể được sử dụng trong các lĩnh vực như phân tích dữ liệu, quản lý thông tin và hỗ trợ ra quyết định. Đặc biệt, nó mở ra cơ hội cho những người không có chuyên môn về SQL có thể truy cập và khai thác dữ liệu một cách hiệu quả. Bằng cách giảm thiểu rào cản kỹ thuật, hệ thống này giúp tăng cường khả năng sử dụng dữ liệu trong các tổ chức, từ đó nâng cao hiệu suất làm việc và khả năng ra quyết định.