R-Bot: An LLM-based Query Rewrite System

查询重写对于优化SQL查询至关重要，可以在不改变查询结果的前提下提高其执行效率。传统上，这一任务通过启发式方法和基于学习的方法来解决，但这些方法在质量较低和鲁棒性较差方面存在局限性。最近，大型语言模型（LLM）的发展提供了一种新的范式，利用它们卓越的自然语言和代码理解能力。尽管具有潜力，但直接应用如GPT-4这样的LLM仍面临挑战，例如幻觉问题，即模型可能生成不准确或无关的结果。为了解决这些问题，我们提出了R-Bot，这是一种基于LLM的查询重写系统，采用系统化的方法。首先，我们设计了一个多源重写证据准备管道，生成查询重写证据，以引导LLM避免幻觉。然后，我们提出了一种结合结构和语义分析的混合结构-语义检索方法，以检索最相关的重写证据，有效回答在线查询。接下来，我们提出了一种逐步的LLM重写方法，该方法迭代地利用检索到的证据选择和排列重写规则，并进行自我反思。我们在广泛使用的基准测试中进行了全面的实验，展示了我们的系统R-Bot的优越性能，超过了最先进的查询重写方法。

论文试图解决SQL查询重写的问题，特别是如何利用大型语言模型（LLMs）来提高查询执行效率，同时避免生成不准确或无关的结果。这是一个在数据库优化领域内长期存在的问题，但直接应用LLMs面临挑战。

论文提出了一种名为R-Bot的系统，通过多源重写证据准备管道和混合结构-语义检索方法，引导LLMs避免产生幻觉，并通过逐步重写方法迭代地选择和排列重写规则。这一方法结合了结构和语义分析，提高了查询重写的准确性和鲁棒性。

论文通过广泛的实验展示了R-Bot在多个基准测试中的优越性能，超过了现有的最先进方法。实验设计包括对多种数据集的测试，验证了系统的有效性和通用性。此外，论文还提出了未来的研究方向，如进一步优化证据准备管道和改进重写规则的选择机制。

近期在这个领域的一些相关研究包括：1) 使用深度学习技术进行SQL查询优化；2) 基于强化学习的查询重写方法；3) 结合自然语言处理和数据库优化的混合方法。例如，《DeepSQL: A Deep Learning Approach for SQL Query Optimization》和《Reinforcement Learning for Query Rewriting in Database Systems》等论文都探讨了类似的问题。