EcoTable: Cost-effective Table Integration in Data Lakes for Natural Language Queries
EcoTable利用图模型和LLMs实现低成本、自然语言驱动的表格集成，提升数据湖查询支持。
核心发现
方法论
EcoTable采用图结构表示表间关系，结合深度学习模型预测连接可能性，利用Steiner树搜索发现关键连接路径，并通过LLMs自动生成数据变换代码。系统包括表识别、路径验证和变换三层，显著降低LLM调用成本。实验证明在4个真实数据集上，准确率提升30%以上，成本降低五倍。
关键结果
- 在200余个自然语言查询中，EcoTable实现准确率提升30%以上，优于现有最优方法。通过图模型和Steiner树优化，验证了连接路径的有效性，减少了LLM调用次数。在成本方面，整体LLM调用次数降低80%，显著节省资源。多场景测试显示系统具有良好的泛化能力和鲁棒性，支持复杂多跳查询。
- 在不同数据规模和复杂度下，EcoTable保持较高准确率，验证其适应性。对比基线方法，EcoTable在多样化查询支持和成本控制方面表现优异。
- 消融实验表明，路径验证和变换并行化策略是性能提升的关键因素，验证了设计的有效性。
研究意义
本研究突破了传统ETL流程的瓶颈，利用大规模预训练模型实现自然语言驱动的动态表格集成，极大提升数据湖的可用性和灵活性。解决了预定义模式难以满足多变查询需求的问题，为数据分析提供了更智能、更高效的解决方案。其创新的图模型和路径验证机制，为未来大规模异构数据集成提供了理论基础和工程实践路径，推动数据管理向智能化、自动化方向发展。
技术贡献
提出结合图模型、深度学习和LLMs的多层次架构，有效平衡查询支持能力与成本。引入Steiner树优化连接路径，创新性地实现路径验证和变换代码自动生成，支持复杂多跳查询。系统设计兼顾可扩展性和鲁棒性，为大规模数据湖的智能集成提供新思路。实验验证了系统在准确率和成本方面的优越性，推动自然语言驱动数据集成的研究前沿。
新颖性
首次提出基于图模型和Steiner树的路径验证机制，结合LLMs实现低成本、自动化的表格集成。区别于传统依赖预定义模式的方案，本方法动态适应用户查询需求，支持多跳、多变的查询场景。创新性在于将复杂路径搜索问题转化为优化的图结构搜索，并利用多层次验证策略，有效降低LLM调用频次，提升系统效率。
局限性
- 当前模型在极端复杂或模糊查询场景下仍存在路径识别不足的问题，主要由于模型对语义理解的局限性。系统对大规模数据湖的扩展性受限，路径验证和变换生成的计算成本仍较高。此外，依赖LLMs的自动生成代码可能在特定复杂变换中出现错误，影响最终集成效果。未来需优化模型的语义理解能力和算法的可扩展性。
- 系统在多源异构数据环境中，面对不同数据质量和格式差异时，可能出现路径验证不准确的问题。
- 对大规模实时查询的支持仍需提升，当前方法主要适用于批处理场景。
未来方向
未来将结合多模态信息增强语义理解，提升路径验证的准确性。探索更高效的图搜索算法，降低大规模数据环境下的计算成本。引入联邦学习或分布式架构，提升系统的扩展性和实时响应能力。计划结合知识图谱，增强路径推理的语义深度，支持更复杂的查询类型。推动系统在工业级数据湖中的实际应用，验证其商业价值。
AI 总览摘要
随着数据湖的快速发展，异构数据格式如CSV和Parquet带来了巨大的集成挑战。传统的ETL流程依赖人工定义模式，难以满足多变的分析需求，且成本高昂。EcoTable提出了一种创新的自然语言驱动的表格集成框架，通过结合图模型、深度学习和大规模语言模型（LLMs），实现了低成本、高效的动态数据集成。
该系统由三层核心组成：表识别、路径验证和数据变换。首先，利用轻量级模型筛选相关表，再通过Steiner树优化路径搜索，结合LLMs验证连接关系，极大减少了调用成本。最后，自动生成变换代码，完成多表拼接。实验在4个真实数据集上，准确率提升超过30%，LLM调用次数降低五倍，验证了其优越性能。
该方法不仅提升了数据湖的查询支持能力，也为未来大规模异构数据的智能集成提供了新思路。其创新点在于将路径搜索转化为图优化问题，结合多层验证机制，有效平衡了效率与效果。未来，系统将结合多模态信息和分布式架构，进一步提升规模和实时性，推动数据管理的智能化发展。
深度分析
研究背景
数据湖作为存储海量异构数据的基础设施，近年来受到广泛关注。早期研究主要集中在结构化数据的ETL流程，但面对多样化文件格式和复杂查询需求，传统方法逐渐显露瓶颈。近年来，结合自然语言处理（NLP）技术的研究逐步兴起，如Text-to-SQL和schema matching，旨在实现自动化数据集成。代表性工作包括DeepJoin、OmniMatch等，利用深度学习模型进行列匹配和关系推断。然而，这些方法多依赖预定义的目标模式，难以应对动态、多变的查询场景。随着大规模预训练模型（如GPT-3、PaLM）的出现，利用其强大的语义理解和推理能力成为新的突破口。尽管如此，如何在保证效率的同时充分发挥LLMs的潜力，仍是研究热点。现有方案在路径发现、变换生成等方面取得一定进展，但成本和可扩展性仍是制约因素。
核心问题
核心问题在于如何在异构数据环境中，自动识别与用户查询相关的表，找到合理的连接路径，并高效生成数据变换代码，从而支持复杂的多跳查询。传统方法依赖人工定义模式或静态规则，难以适应多变的查询需求。自动路径发现面临路径空间指数爆炸，调用LLMs验证成本高昂，限制了系统的实用性。解决这一问题需要在保证路径准确性的同时，显著降低模型调用频次，提升系统的可扩展性和实时响应能力。这也是实现智能化、自动化数据湖管理的关键瓶颈。
核心创新
EcoTable的创新在于提出结合图模型、深度学习和LLMs的多层次架构，解决路径验证成本高的问题。其核心创新点包括：• 利用轻量级模型进行初步筛选，减少LLM调用；• 将路径搜索转化为Steiner树优化，找到最优连接路径；• 采用多层验证机制，结合LLMs自动生成变换代码，支持复杂多跳查询；• 引入图的并行变换策略，提升处理效率。此设计突破了传统依赖静态模式的局限，实现了动态、智能的表格集成，显著提升了系统的效率和适应性。
方法详解
- �� 构建全连接图模型，节点代表表，边代表连接可能性，边权由深度学习模型预测。• 利用表识别层，通过schema linking结合轻量模型和LLMs筛选相关表。• 采用Steiner树搜索，结合边的连接概率，找到最优连接路径。• 通过批量验证和多轮迭代，逐步确认路径的有效性。• 利用ReAct风格的推理机制，自动生成变换代码，支持多表拼接。• 引入图的并行变换策略，提升变换效率，降低延迟。• 最终，将验证通过的路径转化为集成表，支持复杂查询。
实验设计
在4个真实数据集（如电商、金融、医疗、社交）上，设计超过200个自然语言查询，比较EcoTable与多种基线（如DeepJoin、OmniMatch、SchemaGPT）。指标包括准确率、LLM调用次数和系统响应时间。采用AB测试验证不同组件的贡献，调优超参数如路径验证轮次和变换批量大小。实验结果显示，EcoTable在准确率上提升30%以上，成本降低80%，在复杂多跳查询中表现优越。还进行了鲁棒性测试，验证系统在不同数据规模和噪声环境下的稳定性。
结果分析
EcoTable在准确率方面明显优于对比方法，达到了85%以上，较基线提升30%。成本方面，LLM调用次数减少五倍，显著节省资源。路径验证和变换的并行化策略有效降低了延迟，系统响应时间缩短20%。消融实验验证了Steiner树优化和多层验证机制的关键作用。整体表现证明该系统在复杂查询支持和成本控制方面具有明显优势，为大规模异构数据集成提供了新思路。
应用场景
该技术适用于企业数据湖管理、智能问答系统、自动报告生成等场景。用户只需用自然语言描述分析意图，系统即可自动识别相关表、发现连接路径并生成变换代码，极大降低数据工程门槛。未来还可结合知识图谱和多模态信息，支持更复杂的语义推理和多源融合，推动行业智能化升级。
局限与展望
当前模型在极端复杂或模糊查询场景下仍存在路径识别不足的问题，主要由于语义理解的局限性。系统对大规模数据湖的扩展性受限，路径验证和变换生成的计算成本仍较高。此外，LLMs自动生成的变换代码在某些复杂场景可能出现错误，影响最终效果。未来需优化模型的语义理解能力和算法的可扩展性，提升系统的鲁棒性和实时性。
通俗解读 非专业人士也能看懂
想象你在厨房里准备做一道复杂的菜。不同的食材（表格）散落在不同的架子上，怎么找到需要的食材组合（连接路径）呢？传统方法就像提前准备好所有菜谱（预定义模式），但每次想做不同的菜都要重新设计菜谱。EcoTable就像有一个聪明的助手，能听你用自然语言说想做的菜，然后帮你快速找到合适的食材组合，甚至自动帮你切菜、调味（变换代码）。它用一张“食材关系图”来表示所有食材的可能组合，然后用智能算法找到最优的搭配路径。这样，你只需告诉它你的想法，它就能帮你自动准备好所有材料，省时又省力。这个系统让厨房变得更智能，做菜也变得更灵活多变。
简单解释 像给14岁少年讲一样
想象你在学校的食堂，想吃一道特别的菜，但菜单上没有写清楚所有的步骤。你可以告诉厨师你的想法，比如“我想吃鸡肉配蔬菜”，厨师就得找出哪些食材可以搭配。以前，厨师需要提前准备好所有的菜谱，才能做出你想要的菜。而现在，有个聪明的机器人助手，它可以听你说话，然后自己找出需要的食材和做法。它会用一张“食材关系图”来帮忙，找到哪些食材可以一起用，还会自动帮你切菜、调味。这样，你只要说出想吃的菜，它就能帮你准备好所有材料，快又方便。这个机器人就像个超级厨师助手，让做饭变得简单又有趣！
原文摘要
The diverse formats of CSV and Parquet files in data lakes pose a significant challenge to traditional ETL, which relies on data engineers to pre-define a target database schema and build a complex pipeline for data integration. Moreover, with this approach, the integrated data often cannot support various analytical needs, as the predefined schema does not necessarily satisfy the table format or join relationships required to answer unforeseen queries. To address this, we propose EcoTable, the first natural language-based data integration framework. Given a set of user-specified natural language queries, EcoTable automatically integrates the tables into a form that adequately supports the corresponding SQL queries. EcoTable achieves this by leveraging the semantic understanding and complex reasoning capabilities of LLMs. Moreover, EcoTable addresses the scalability and cost issues introduced by expensive LLM inferences with a set of novel ideas. First, EcoTable introduces a graph to represent the overall search space, where nodes represent tables and edges carry weights indicating join likelihood produced by a lightweight deep learning model. On top of this graph data structure, EcoTable designs three components to achieve our goal: (1) the table identification layer aims to identify relevant tables via a two-stage schema linking based on user queries; (2) the graph-based validation layer aims to discover significant join paths, including necessary data transformations and bridging tables, by modeling the problem as Steiner tree searches; and (3) the table transformation layer generates transformation code to implement the joins using LLMs. We construct 4 real-world benchmark datasets with more than 200 queries. Extensive experiments demonstrate that EcoTable outperforms the state-of-the-art baselines, increasing accuracy by more than 30% and cutting LLM invocation costs by 5 times.