MAGIC: Generating Self-Correction Guideline for In-Context Text-to-SQL هو مجموعة بيانات أصدرتها Microsoft في عام 2024 لتوليد إرشادات التصحيح الذاتي في مهام تحويل النص إلى SQL، وتستند النتائج البحثية ذات الصلة إلى «MAGIC: Generating Self-Correction Guideline for In-Context Text-to-SQL»، وتهدف إلى تصحيح استعلامات SQL الخاطئة من خلال تفاعل الوكلاء وتوليد قواعد إرشادية للتصحيح.

تم بناء مجموعة البيانات هذه استنادًا إلى مجموعة بيانات BIRD، والتي تحتوي على 12,751 زوجًا من الأسئلة والأجوبة مع SQL مستخرجة من 95 قاعدة بيانات كبيرة، وتغطي 37 مجالًا متخصصًا مثل blockchain والطب، مع إدخال معرفة خارجية لزيادة تعقيد توليد الاستعلامات. تسجل مجموعة البيانات بشكل أساسي مسارات التفاعل لتصحيح استعلامات SQL أثناء عملية التكرار من قبل الوكلاء، مما يساعد في دراسة آليات تصحيح الأخطاء في مهام تحويل النص إلى SQL.

تكوين مجموعة البيانات

يحتوي كل ملف بيانات مسار على الحقول التالية:

• prompt: الكلمة التحفيزية المدخلة إلى الوكيل
• response: استجابة الوكيل للكلمة التحفيزية
• caller_agent: يحدد الوكيل المستدعى في كل تكرار، وتشمل القيم feedback_agent_call_ و correction_agent_call_ و manager_revises_prompt_iteration_

Citation

@article{askari2024magic,
  title={MAGIC: Generating Self-Correction Guideline for In-Context Text-to-SQL},
  author={Askari, Arian and Poelitz, Christian and Tang, Xinye},
  journal={arXiv preprint arXiv:2406.12692},
  year={2024}
}