二段階変形テストによるLLMベースのText-to-SQL生成におけるハルシネーション検出

この記事は、LLMアプリケーションにおける重要な問題、つまりText-to-SQLタスクにおける不正確または捏造された情報（ハルシネーション）の生成に焦点を当てています。提案された解決策は、二段階変形テストアプローチを利用しています。これは、LLMが生成したSQLクエリの信頼性と精度を向上させることに重点を置いていることを示唆しています。変形テストの使用は、さまざまな入力変換の下でLLMの出力の一貫性をチェックする方法を意味しており、潜在的なエラーを特定するための堅牢なアプローチです。

• •LLMが生成したSQLにおけるハルシネーションの問題に対処。
• •二段階変形テストアプローチを提案。
• •Text-to-SQL生成の信頼性と精度を向上させることを目指す。