优化复杂数据集查询：表格增强生成如何超越文本到SQL的表现

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AI已经彻底改变了企业运营和数据管理的方式。几年前，团队需要编写SQL查询和代码，从庞大的数据集中提取有意义的见解。如今，他们只需输入一个问题，先进的语言模型系统就能处理其余工作，使数据交互更加快速和直观。

尽管这些新查询系统充满潜力，但仍面临挑战。目前的模型在处理多样化查询时依然存在困难。因此，加州大学伯克利分校和斯坦福大学的研究人员开发了一种名为“表增强生成”（TAG）的新解决方案。

什么是表增强生成（TAG）？

TAG是一种统一的方法，旨在提升语言模型（LM）与数据库之间的交互，为利用LM的世界知识和推理能力提供了一种新范式。研究结果显示，TAG能够实现对自定义数据源的更复杂自然语言查询。

TAG的工作原理如何？

用户提问时，通常采用两种主要方法：文本转SQL和检索增强生成（RAG）。虽然这两种方法在一定程度上有效，但在处理复杂查询时常常力不从心。文本转SQL将自然语言翻译为SQL查询，但只能应对有限的关系代数问题。而RAG则侧重于在少量数据库记录中进行点查找以获取直接答案。

这两种方法经常无法应对需要语义推理或超出数据本身的知识问题。研究人员指出，现实中的查询通常涉及领域专业知识、世界知识和精准计算的复杂组合，而传统数据库系统在这些领域虽然擅长，但仍显不足。

为填补这一空白，TAG采用了三步模型进行对话式查询：

1. 查询生成：LM识别相关数据并将输入转换为可执行的数据库查询。

2. 查询执行：数据库引擎对庞大的数据存储执行查询，并提取最相关的信息。

3. 答案生成：最后，LM根据执行查询的结果生成自然语言回复。

这一创新框架集成了语言模型的推理能力与强大的数据库查询执行，能够处理复杂问题，这些问题往往需要深入的语义推理、世界知识和领域专业知识。

TAG的性能提升

为了评估TAG的有效性，研究人员使用了BIRD数据集，该数据集旨在测试文本转SQL的能力，并进行了调整以包含需要语义推理的问题。他们将TAG与多项基准测试进行了比较，包括文本转SQL和RAG。

结果显示，所有基线方法的准确率均不超过20%，而TAG的准确率则达到了40%以上。手工编写的TAG模型总共正确回答了55%的查询，其中准确匹配的成功率为65%。在各种查询类型中，TAG表现出超过50%的准确率，尤其在复杂比较中表现优异。

此外，TAG的查询执行速度是其他基线的三倍，展示了企业有望将AI与数据库能力结合在一起，从中提取有价值的见解，而无需进行大量编码工作。

尽管TAG显示出良好的结果，但仍需进一步精细化。研究团队建议对高效的TAG系统设计进行更多探索。为支持持续的实验，已将修改后的TAG基准发布在GitHub上。

总之，TAG在AI驱动的查询领域带来了显著进步，为企业提升数据提取过程和决策能力开辟了新路径。

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