TAHOE：経験からの自動ヒント最適化によるText-to-SQL

LLMを用いたText-to-SQLシステムにおけるプロンプト最適化を、経験からの自動ヒント最適化（TAHOE）によって解決。厳密なSQL方言やスキーマ、ユーザー嗜好に対応するため、エラー駆動のヒント学習パイプラインを開発し、実運用での課題を克服。

• Text-to-SQLシステム「TAHOE」は、経験からの自動ヒント最適化により、プロトタイプから本番環境への移行を容易にする。
• 「TAHOE」は、エラー駆動のヒント学習パイプラインを通じて、デバッグトレースを構造化された「ヒントバンク」に集約する。
• コンパイラフィードバックは方言固有のルール用「構文ヒント」に、実行・ユーザーフィードバックはスキーマ固有ロジック用「意味ヒント」に変換される。
• 「TAHOE」は、GPT-5.5を用いたSpider 2.0-Snowベンチマークで、正答率を61.95%から79.42%に向上させ、Snowflake構文の正答率100%を達成した。