연구진은 LLM의 텍스트-SQL 작업 성능 향상을 위해 CA-SQL 파이프라인을 개발했어요. CA-SQL은 작업 난이도를 기반으로 탐색 범위를 동적으로 조절하고, 진화론적 검색 원리를 활용한 프롬프트 시딩과 투표 방식을 사용합니다.
CA-SQL은 GPT-4o-mini 모델로 Bird-Bench 'challenging' 티어 문제를 51.72%의 정확도로 해결하며, 기존 방식보다 뛰어난 성능을 보여줬어요.
CA-SQL은 Bird 개발 데이터셋에서 61.06%의 실행 정확도와 68.77%의 Soft F1 점수를 기록하며 경쟁력 있는 성능을 입증했어요.