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GalaxyWeaver: Autonomous Table-to-Graph Conversion and Schema Optimization with Large Language Models
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AI
DOI：10.14778/3750601.3750630.png)
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摘要
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大多数企业图数据源自关系数据库，但将关系表转换为查询优化的图模式仍然具有挑战性。现有方法存在显著局限性：(1) 基于主键和外键的转换方法通常无法生成针对查询性能优化的模式；(2) 手动模式设计虽然灵活，但成本高昂且需要领域专业知识；(3) 机器学习方法基于数据模式预测图结构，但严重依赖大规模、高质量的训练数据集。为解决这些挑战，我们提出了Galaxy-Weaver框架，用于自动化查询感知的图模式生成。GalaxyWeaver利用大型语言模型（LLMs）的推理能力，使图模式设计与应用查询需求保持一致，有效整合领域知识与优化策略。该框架采用提示引导分析来提升LLM代理的决策准确性，促进迭代式模式细化。跨领域的实验表明，GalaxyWeaver在简化转换的同时提升了查询性能并降低了存储成本。
期刊
P
IF:
3.3
论文数:
563
被引数:
1.2W
机构
暂无机构信息
引用论文
Galaxybase: A High Performance Native Distributed Graph Database for HTAPGalaxybase：一种高性能原生分布式HTAP图数据库
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