想象一下,您是一名业务分析师,试图了解贵公司上季度销售额下降的原因。您用一个简单的自然语言问题查询数据库:“为什么上季度销售额下降?”理想的情况是,人工智能系统立即为您提供上下文丰富、富有洞察力的答案——将所有相关数据点、趋势和市场洞察联系在一起。然而,现实远非理想。
目前用于查询数据库的人工智能方法,例如 Text2SQL 和检索增强生成 (RAG),都存在明显不足。这些模型受到其设计的限制,要么仅将自然语言解释为 SQL 查询,要么依赖于无法捕获现实世界问题的复杂性的简单查找。
为什么这很重要?自从 LLM 开始成为人们关注的焦点以来,使用自然语言查询 SQL 数据库已成为新常态!当今的企业淹没在数据之中,但又渴望洞察力。现有方法无法有效利用人工智能的语义推理和数据库的计算能力,这是数据生成的主要瓶颈……
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