Auf dem Gebiet der natürlichen Sprachbehandlung (NLP) wurden signifikante Fortschritte erzielt, insbesondere in Bezug auf die natürliche Sprache der SQL (NL2SQL) -Technologie. Die traditionelle NL2SQL -Methode hat ein Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit, und es ist schwierig, die Bedürfnisse verschiedener Datenbanken und komplexer Abfragen zu erfüllen. In diesem Artikel wird das vom Alibaba-Forschungsteam gestartete Xiyan-SQL-Framework vorgestellt.
Die natürliche Sprache zur SQL (NL2SQL) -Technologie entwickelt sich rasant und wird zu einer wichtigen Innovation im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Diese Technologie ermöglicht es Benutzern, die Abfrage für natürliche Sprache in SQL -Anweisungen (Structured Query Language) zu verwandeln. Die NL2SQL -Technologie eröffnete nicht nur eine neue Tür für die Erforschung großer Datenbanken in verschiedenen Branchen, sondern verbesserte auch die Fähigkeit zur Arbeitsereignis und der Entscheidungsfindung.
Während der Implementierung von NL2SQL besteht jedoch eine gewisse Ausgewogenheit zwischen Abfragegenauigkeit und Anpassungsfähigkeit. Bei einigen Methoden sind sie bei der Generierung von SQL -Abfragen weder genau noch an verschiedene Arten von Datenbanken angepasst. Einige der vorhandenen Lösungen sind auf Großsprachenmodelle (LLMs) abhängig. Obwohl die Aufsicht und die feine Tuning (SFT) eine gezielte SQL -Generation erreichen können, hat sie Schwierigkeiten bei Cross -Domain -Anwendungen und komplexen Datenbankvorgängen.
Das Forschungsteam von Alibaba startete Xiyan-SQL, einen bahnbrechenden NL2SQL-Framework. Es integriert die Multi -Generator -Integrationsstrategie, um die Vorteile des schnellen Projekts und des SFT zu kombinieren. Eine wichtige Innovation von Xiyan-SQL besteht darin Genaue Erzeugung und die Fähigkeit der SQL -Abfrage im Einklang mit dem Kontext.
Xiyan-SQL verwendet eine dreistufige Prozessgenerierung und -Optimierungs-SQL-Abfrage.
Erstens identifiziert das System verwandte Datenbankelemente über den Architekturverbindungslink, wodurch redundante Informationen verringert und sich die Schlüsselstruktur konzentriert. Verwenden Sie als Nächstes den Generator basierend auf Beispiel Learning (ICL) und SFT, um SQL -Kandidaten zu generieren. Schließlich optimiert das System die generierte SQL mithilfe von Fehlerkorrekturmodellen und scirts und auswählt Modelle aus, um sicherzustellen, dass die beste Abfrage ausgewählt wird. Xiyan-SQL integriert diese Schritte in eine effiziente Pipeline und übertrifft traditionelle Methoden.
Nach einem strengen Benchmarking hat Xiyan-SQL beispielsweise in mehreren Standardtests eine gute Leistung erzielt.
Darüber hinaus erzielte Xiyan-SQL auch hervorragende Ergebnisse in Bezug auf die Anpassungsfähigkeit nicht-relationaler Datensätze und erreichte eine Genauigkeit von 41,20% in der NL2GQL-Testkonzentration. Diese Ergebnisse zeigen, dass Xiyan-SQL in verschiedenen Szenarien eine hervorragende Flexibilität und Genauigkeit aufweist.
GitHub: https: //github.com/xgenlantlab/xiyan-sql
Punkte:
Die innovative Architektur zeigt, dass das M-Schema das Verständnis der Datenbankhierarchie verbessert und die Genauigkeit der Abfrage verbessert.
Senior Candidate Generation: Xiyan-SQL verwendet eine Vielzahl von Generatoren, um eine Vielzahl von SQL-Kandidaten zu produzieren, um die Qualität der Abfrage zu verbessern.
Ausgezeichnete Anpassungsfähigkeit: Während des Benchmark-Tests zeigt Xiyan-SQL seine hervorragende Leistung in einer Vielzahl von Datenbanken und setzt einen neuen NL2SQL-Framework-Standard.
Insgesamt wird Xiyan-SQL als fortschrittlicher NL2SQL-Rahmen durch seine innovative M-Scheme-Architektur, die Integrationsstrategie für Multi-Generatoren und eine effiziente Optimierungsprozess in Bezug auf die Genauigkeit und Anpassungswirkungsgrad ausgedrückt Vereinfachen Benutzeroperationen bieten starke Tools. Der GitHub -Link ist für Entwickler bequem, das Framework zu verstehen und zu verwenden.