日本語タイトル#
QueryGenie：LLM ベースのデータベースクエリを透明で制御可能にする
英文タイトル#
QueryGenie: Making LLM-Based Database Querying Transparent and Controllable
日本語摘要#
大規模言語モデル（LLM）に基づく対話型ユーザーインターフェースは、データベースクエリの技術的ハードルを大幅に下げました。しかし、既存のツールは、ユーザーの意図の誤解、幻覚コンテンツの生成、効果的な人間のフィードバックメカニズムの欠如など、いくつかの課題に直面しています。これらの問題は、ツールの信頼性と実用性を損なっています。これらの問題に対処し、より透明で制御可能なクエリ体験を促進するために、私たちは QueryGenie を提案します。これは、ユーザーが LLM 駆動のクエリ生成プロセスを監視、理解、ガイドできるインタラクティブなシステムです。段階的な推論、リアルタイムの検証、応答的なインタラクションメカニズムを通じて、ユーザーはクエリロジックを反復的に最適化し、意図との整合性を確保できます。
英文摘要#
Conversational user interfaces powered by large language models (LLMs) have significantly lowered the technical barriers to database querying. However, existing tools still encounter several challenges, such as misinterpretation of user intent, generation of hallucinated content, and the absence of effective mechanisms for human feedback-all of which undermine their reliability and practical utility. To address these issues and promote a more transparent and controllable querying experience, we proposed QueryGenie, an interactive system that enables users to monitor, understand, and guide the LLM-driven query generation process. Through incremental reasoning, real-time validation, and responsive interaction mechanisms, users can iteratively refine query logic and ensure alignment with their intent.
文章ページ#
QueryGenie：LLM ベースのデータベースクエリを透明で制御可能にする
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