เทคโนโลยี Natural Language to SQL (NL2SQL) กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วและกลายเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญในด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสืบค้นฐานข้อมูลโดยใช้ภาษาธรรมชาติ ทำให้การเข้าถึงข้อมูลง่ายขึ้นอย่างมากและปรับปรุงประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม วิธีการที่มีอยู่มีความท้าทายในแง่ของความแม่นยำและความสามารถในการปรับตัว โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับฐานข้อมูลที่ซับซ้อนและแอปพลิเคชันข้ามโดเมน เครื่องมือแก้ไขของ Downcodes จะแนะนำเฟรมเวิร์ก XiYan-SQL ให้กับคุณที่เสนอโดยทีมงาน Alibaba และวิธีที่เฟรมเวิร์กนี้สามารถแก้ไขปัญหาเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
อย่างไรก็ตาม มีข้อเสียบางอย่างระหว่างความแม่นยำในการสืบค้นและความสามารถในการปรับตัวระหว่างการนำ NL2SQL ไปใช้ วิธีการบางอย่างไม่สามารถรับประกันความถูกต้องเมื่อสร้างคำสั่ง SQL และปรับให้เข้ากับฐานข้อมูลประเภทต่างๆ ได้ยาก โซลูชันที่มีอยู่บางส่วนอาศัยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เพื่อสร้างเอาต์พุตหลายรายการ และเลือกการสืบค้นที่ดีที่สุดผ่านทางวิศวกรรมที่รวดเร็ว แต่แนวทางนี้จะเพิ่มภาระในการคำนวณและไม่เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ ในเวลาเดียวกัน แม้ว่าการปรับแต่งแบบละเอียดภายใต้การดูแล (SFT) จะสามารถบรรลุการสร้าง SQL ตามเป้าหมายได้ แต่ก็เผชิญกับความยากลำบากในแอปพลิเคชันข้ามโดเมนและการดำเนินการฐานข้อมูลที่ซับซ้อน ดังนั้นเฟรมเวิร์กที่เป็นนวัตกรรมจึงมีความจำเป็นเร่งด่วน
ทีมวิจัยของอาลีบาบาเปิดตัว XiYan-SQL ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์ก NL2SQL ที่ล้ำสมัย ประกอบด้วยกลยุทธ์การรวมเครื่องกำเนิดไฟฟ้าหลายเครื่องที่รวมข้อดีของวิศวกรรมที่รวดเร็วและ SFT นวัตกรรมที่สำคัญของ XiYan-SQL คือการเปิดตัว M-Schema ซึ่งเป็นวิธีการแสดงสคีมาแบบกึ่งโครงสร้างที่สามารถเพิ่มความเข้าใจของระบบเกี่ยวกับลำดับชั้นฐานข้อมูล รวมถึงประเภทข้อมูล คีย์หลัก และค่าตัวอย่าง ซึ่งจะช่วยปรับปรุงความแม่นยำและความสามารถ เพื่อให้เหมาะสมกับบริบทของแบบสอบถาม SQL
XiYan-SQL ใช้กระบวนการสามขั้นตอนในการสร้างและเพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้น SQL
ขั้นแรก ระบบจะระบุองค์ประกอบฐานข้อมูลที่เกี่ยวข้องผ่านทางลิงก์ทางสถาปัตยกรรม ซึ่งจะช่วยลดข้อมูลที่ซ้ำซ้อนและมุ่งเน้นไปที่โครงสร้างหลัก ถัดไป ผู้สมัคร SQL จะถูกสร้างขึ้นโดยใช้ตัวสร้างตามตัวอย่างการเรียนรู้ (ICL) และ SFT สุดท้าย ระบบจะใช้แบบจำลองการแก้ไขข้อผิดพลาดและแบบจำลองการเลือกเพื่อปรับให้เหมาะสมและกรอง SQL ที่สร้างขึ้นเพื่อให้แน่ใจว่าได้เลือกแบบสอบถามที่ดีที่สุด XiYan-SQL ผสานรวมขั้นตอนเหล่านี้เข้ากับไปป์ไลน์ที่มีประสิทธิภาพซึ่งนอกเหนือไปจากวิธีการแบบเดิมๆ
หลังจากการทดสอบเกณฑ์มาตรฐานอย่างเข้มงวด XiYan-SQL ทำงานได้ดีในชุดการทดสอบมาตรฐานหลายชุด ตัวอย่างเช่น ได้รับความแม่นยำในการดำเนินการที่ 89.65% ในชุดทดสอบ Spider ซึ่งเหนือกว่ารุ่นยอดนิยมก่อนหน้านี้อย่างมาก
นอกจากนี้ XiYan-SQL ยังได้รับผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมในแง่ของความสามารถในการปรับตัวเข้ากับชุดข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง โดยมีความแม่นยำถึง 41.20% ในชุดทดสอบ NL2GQL ผลลัพธ์เหล่านี้แสดงให้เห็นว่า XiYan-SQL มีความยืดหยุ่นและความแม่นยำเป็นเลิศในสถานการณ์ที่หลากหลาย
github:https://github.com/XGenerationLab/XiYan-SQL
โดยรวมแล้ว เฟรมเวิร์ก XiYan-SQL ได้สร้างความก้าวหน้าครั้งสำคัญในด้าน NL2SQL ด้วย M-Schema อันเป็นนวัตกรรมและกลยุทธ์การบูรณาการหลายตัวสร้าง มอบโซลูชั่นใหม่สำหรับการสืบค้นฐานข้อมูลภาษาธรรมชาติที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำ ประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมในชุดการทดสอบหลายชุดยังพิสูจน์ให้เห็นถึงความสามารถในการปฏิบัติที่แข็งแกร่งและแนวโน้มการใช้งานในวงกว้าง ผู้อ่านที่สนใจสามารถเยี่ยมชมลิงค์ GitHub เพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติม