Optimierungsstrategien für natürlichsprachliche Anweisungen
Auf der Grundlage von Testerfahrungen wird die folgende Methodik zur Verbesserung der Genauigkeit der SQL-Generierung vorgestellt:
- strukturierter Ausdruck::
Verwenden Sie die Vorlage "[Aktion] + [Objekt] + [Bedingung] + [Qualifikation]", zum Beispiel
“Statistiker(Aktion) Bestellformular(Objekt) Q4 von 2023 in der(Bedingungen) Top 5 Verkäufe nach Bundesländern(qualifiziert)" - Vermeidung zweideutiger Begriffe::
Ersetzen Sie die vage Angabe "neue Benutzer" durch "die letzten 50 registrierten Benutzer", um sicherzustellen, dass das Tool die neuesten "neuen Benutzer" generiert.ORDER BY register_time DESC LIMIT 50 - Felder werden explizit angegeben::
Wenn bestimmte Felder erforderlich sind, geben Sie ausdrücklich an: "Abfrage der ID, des Namens und der letzten Anmeldezeit des Benutzers" und nicht einfach "Abfrage der Benutzerinformationen". - Komplexe Abfragen in Schritten::
Bei Korrelationsabfragen mit mehreren Tabellen können Sie zunächst die Struktur verstehen, indem Sie die Korrelationsfelder der Tabellen "Bestellungen" und "Benutzer" anzeigen und dann eine vollständige Abfrage erstellen.
Wenn die Ergebnisse nicht den Erwartungen entsprechen, empfiehlt es sich, die Funktion/modelBeim Wechsel zwischen verschiedenen Sprachmodellen (z. B. von Gemini zu GPT-4) gibt es Unterschiede im Verständnis der natürlichen Sprache zwischen den Modellen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDbRheo-CLI: Befehlszeilen-Tool für die Bearbeitung von Datenbanken und die Analyse von Daten mit natürlicher SpracheDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Welche Tipps gibt es zur Verbesserung der Genauigkeit bei der Verwendung von Abfragen in natürlicher Sprache?
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