ความคืบหน้าอย่างมีนัยสำคัญเกิดขึ้นในด้านการรักษาภาษาธรรมชาติ (NLP) โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแง่ของภาษาธรรมชาติกับเทคโนโลยี SQL (NL2SQL) วิธี NL2SQL แบบดั้งเดิมมีความสมดุลระหว่างความแม่นยำและความสามารถในการปรับตัวและเป็นเรื่องยากที่จะตอบสนองความต้องการของฐานข้อมูลที่แตกต่างกันและการสืบค้นที่ซับซ้อน บทความนี้จะแนะนำกรอบ Xiyan-SQL ที่เปิดตัวโดยทีมวิจัยอาลีบาบา
ภาษาธรรมชาติกับเทคโนโลยี SQL (NL2SQL) กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วกลายเป็นนวัตกรรมที่สำคัญในด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เทคโนโลยีนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเปลี่ยนข้อความค้นหาภาษาธรรมชาติให้เป็นคำสั่งภาษาคิวรีที่มีโครงสร้าง (SQL) เทคโนโลยี NL2SQL ไม่เพียง แต่เปิดประตูใหม่สำหรับการสำรวจฐานข้อมูลขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมต่าง ๆ แต่ยังปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานและความสามารถในการตัดสินใจ
อย่างไรก็ตามในระหว่างการดำเนินการของ NL2SQL มีความสมดุลระหว่างความแม่นยำในการสืบค้นและการปรับตัว ในบางวิธีเมื่อสร้างแบบสอบถาม SQL พวกเขาจะไม่ถูกต้องหรือปรับให้เข้ากับฐานข้อมูลประเภทต่างๆ โซลูชันที่มีอยู่บางส่วนขึ้นอยู่กับแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMS) ในเวลาเดียวกันแม้ว่าการกำกับดูแลและการปรับแต่ง (SFT) สามารถบรรลุการสร้าง SQL เป้าหมายได้ แต่ก็กำลังเผชิญกับความยากลำบากในการใช้งานข้ามโดเมนและการดำเนินงานฐานข้อมูลที่ซับซ้อนดังนั้นกรอบของนวัตกรรมจึงเป็นเรื่องเร่งด่วน
ทีมวิจัยของอาลีบาบาเปิดตัว Xiyan-SQL ซึ่งเป็นกรอบการพัฒนา NL2SQL มันรวมกลยุทธ์การรวมหลายรุ่นเพื่อรวมข้อดีของโครงการพรอมต์และ SFT นวัตกรรมที่สำคัญของ Xiyan-SQL คือการแนะนำ M-Schema ซึ่งเป็นวิธีการแสดงสถาปัตยกรรมแบบกึ่งโครงสร้างที่สามารถเพิ่มความเข้าใจของระบบเกี่ยวกับโครงสร้างลำดับชั้นฐานข้อมูลรวมถึงประเภทข้อมูลคีย์หลักและค่าตัวอย่าง การสร้างที่แม่นยำและความสามารถของการสืบค้น SQL สอดคล้องกับบริบท
Xiyan-SQL ใช้การสร้างกระบวนการสามขั้นตอนและการเพิ่มประสิทธิภาพ SQL แบบสอบถาม
ขั้นแรกให้ระบบระบุองค์ประกอบฐานข้อมูลที่เกี่ยวข้องผ่านลิงก์สถาปัตยกรรมซึ่งจะช่วยลดข้อมูลที่ซ้ำซ้อนและมุ่งเน้นไปที่โครงสร้างคีย์ ถัดไปใช้เครื่องกำเนิดไฟฟ้าตามตัวอย่างการเรียนรู้ (ICL) และ SFT เพื่อสร้างผู้สมัคร SQL ในที่สุดระบบปรับให้เหมาะสมและคัดกรอง SQL ที่สร้างขึ้นโดยใช้โมเดลการแก้ไขข้อผิดพลาดและเลือกรุ่นเพื่อให้แน่ใจว่ามีการเลือกแบบสอบถามที่ดีที่สุด Xiyan-SQL รวมขั้นตอนเหล่านี้เข้ากับไปป์ไลน์ที่มีประสิทธิภาพเกินกว่าวิธีการดั้งเดิม
หลังจากการเปรียบเทียบอย่างเข้มงวด Xiyan-SQL ทำงานได้ดีในการทดสอบมาตรฐานหลายครั้ง
นอกจากนี้ Xiyan-SQL ยังได้ผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมในแง่ของความสามารถในการปรับตัวของชุดข้อมูลที่ไม่สัมพันธ์กันถึงความแม่นยำ 41.20% ในความเข้มข้นของการทดสอบ NL2GQL ผลลัพธ์เหล่านี้แสดงให้เห็นว่า Xiyan-SQL มีความยืดหยุ่นและความแม่นยำที่ยอดเยี่ยมในสถานการณ์ต่าง ๆ
GitHub: https: //github.com/xgenlantlab/xiyan-sql
คะแนน:
สถาปัตยกรรมที่เป็นนวัตกรรมบ่งชี้ว่า M-schema ช่วยเพิ่มความเข้าใจในลำดับชั้นฐานข้อมูลและปรับปรุงความแม่นยำของการสืบค้น
รุ่นผู้สมัครอาวุโส: Xiyan-SQL ใช้เครื่องกำเนิดไฟฟ้าที่หลากหลายในการผลิตผู้สมัคร SQL ที่หลากหลายเพื่อปรับปรุงคุณภาพของการสืบค้น
การปรับตัวที่ยอดเยี่ยม: ผ่านการทดสอบเกณฑ์มาตรฐาน Xiyan-SQL แสดงประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมในฐานข้อมูลที่หลากหลายตั้งค่ามาตรฐาน NL2SQL ใหม่
โดยรวมแล้ว Xiyan-SQL เป็นกรอบ NL2SQL ขั้นสูงแสดงโดยสถาปัตยกรรม M-Schema ที่เป็นนวัตกรรมกลยุทธ์การรวมหลายรุ่นและกระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพที่มีประสิทธิภาพ ทำให้การดำเนินงานของผู้ใช้ง่ายขึ้นเป็นเครื่องมือที่แข็งแกร่ง ลิงค์ GitHub สะดวกสำหรับนักพัฒนาที่จะเข้าใจและใช้เฟรมเวิร์ก