OmniSQL

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OmniSQL:250万件以上のデータで駆動するText-to-SQLモデル(7B~32B)。自然言語の質問からSQLを生成します。 0
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What is OmniSQL?

自然言語による質問と構造化されたデータベースクエリの間にある隔たりを埋めることは、大きな課題となり得ます。特に複雑なデータベースや多様な言い回しに対応する場合、ユーザーの意図を正確なSQLに変換する信頼性の高い方法が必要です。OmniSQL は、まさにその課題を解決するために設計された、高度なtext-to-SQLモデル群を提供します。これらのモデルは、大規模で高品質な合成データセットを基盤として構築されています。

OmniSQL は、革新的な自動データ合成フレームワークを用いて開発されており、 SynSQL-2.5M データセットを活用しています。この基盤となるデータセットは、16,000を超えるデータベースにまたがる250万件以上のtext-to-SQLサンプルを含んでおり、高度なモデルをトレーニングするために必要な規模と多様性を提供します。OmniSQL モデルは、7B、14B、および32Bのパラメータサイズで利用可能であり、SpiderやBIRDなどの確立されたベンチマークでさらにファインチューニングされ、人間がラベル付けしたデータを統合することで品質を向上させています。

主な特徴と構成要素

  • 📊 複数のモデルサイズ: OmniSQL モデル(7B、14B、32B)の中から、計算リソースとパフォーマンス要件に最適なものを選択できます。各モデルは、強力なtext-to-SQL機能を実現するためにファインチューニングされています。

  • 📚 大規模なトレーニングデータセット (SynSQL-2.5M): 様々なドメインとSQLの複雑さのレベル(単純なものから非常に複雑なものまで)にわたる16,583の合成データベースを網羅する、250万件以上の多様なtext-to-SQLサンプルでトレーニングされたモデルの恩恵を受けることができます。

  • 🧠 Chain-of-Thought (CoT) の統合: SynSQL-2.5M の各サンプルにはCoTソリューションが含まれており、モデルは複雑なクエリを生成するための推論ステップを学習できます。

  • 📈 実証された高いパフォーマンス: OmniSQL モデルは、多くのtext-to-SQLベンチマーク(Spider、BIRD、Spider-DK、Spider-Synなど)で優れた結果を示しており、Execution Accuracy (EX) および Test-Suite Accuracy (TS) の指標に基づくと、同様の規模の他のモデル、さらには特定のデータセット上ではより大規模なプロプライエタリモデルの性能を上回ることがよくあります。詳細については、完全なパフォーマンス表をご覧ください。

  • 🔧 オープンソースの合成フレームワーク: SynSQL-2.5M の作成に使用された基盤となるフレームワークにアクセスして、SQLite以外の特定のドメインまたはSQL方言に合わせて調整された、カスタムの大規模text-to-SQLデータセットを生成できます。

  • 💻 簡単な統合: 提供されているコードスニペットと明確なプロンプトテンプレートを使用して、使い慣れたツール (vLLM や Hugging Face Transformers など) を使ってすぐに始めることができます。

ユースケース

  1. データアナリストおよびデータサイエンティスト向け: 自然言語で表現されたアドホックなデータリクエストが頻繁に寄せられる場合、毎回SQLを手動で記述する代わりに、OmniSQL を使用して、「カリフォルニアの顧客の先四半期の平均注文額を表示して」や「今年のEU地域で販売された上位5つの製品を総収益とともにリストアップして」のような質問から、正確なSQLiteクエリを迅速に生成できます。これにより、データ探索とレポート作成が加速されます。

  2. NLP研究者向け: 複雑なtext-to-SQL変換の課題を調査している場合、SynSQL-2.5M データセットを、その膨大な規模、多様な言語スタイル、様々なSQLの複雑さ、および含まれるCoT推論とともに、新しいモデルまたは手法のトレーニング、評価、および分析のための包括的なリソースとして使用できます。また、オープンソースのデータ合成フレームワークを活用して、バリエーションや拡張機能を調査することもできます。

  3. アプリケーション開発者向け: 非技術系のユーザーが自然言語を使用してデータベースにクエリを実行できるアプリケーション機能を構築することを目指している場合、OmniSQL モデル (例えば、リソース効率を考慮した OmniSQL-7B) をバックエンドに統合できます。提供されているプロンプト構造を使用して、アプリケーションはユーザーの質問 (例えば、「昨日オープンしてまだ未解決のサポートチケットはどれですか?」) を受け取り、関連するSQLiteデータベーススキーマとともに OmniSQL に渡して、実行可能なSQLクエリを取得できます。

結論

OmniSQL は、大規模な SynSQL-2.5M データセットを搭載し、text-to-SQLタスクのための堅牢で高性能なソリューションを提供します。データの分析、調査の実施、アプリケーションの構築など、どのような場合でも、OmniSQL は多様で高品質なデータの基盤の上に構築された有能なモデルを提供します。複数のモデルサイズが利用可能であること、強力なベンチマークパフォーマンス、そして合成フレームワークのオープンソース性により、自然言語とデータベースの交差点で作業するすべての人にとって貴重な資産となります。


More information on OmniSQL

Launched
Pricing Model
Free
Starting Price
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Tech used
OmniSQL was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-03-31.
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