Die RAG-Verbesserungen von SQLBot verbessern die Genauigkeit der SQL-Generierung beträchtlich

Technische Umsetzung der Generierung von Abrufverbesserungen

SQLBot verwendet die Retrieval Augmented Generation (RAG)-Technologie, um das Problem der "Illusion" großer Modelle im professionellen Bereich zu lösen. Wenn ein Benutzer die Frage stellt: "Berechne die Wiederkaufsrate von Kunden in Ostchina", extrahiert das System zunächst die semantischen Schlüsselbegriffe wie "Ostchina" und "Wiederkaufsrate" und ruft die relevanten Tabellenschemainformationen in Echtzeit aus der angeschlossenen Datenbank ab. Schemainformationen, einschließlich des Feldes "customer_region", der Beziehung zur Tabelle "order_history" usw., und fügt diese strukturierten Metadaten dem LLM als Prompt-Wörter hinzu.

Technische Tests zeigen, dass der RAG-Mechanismus die Genauigkeit der ersten Generation komplexer Abfragen von 58% auf 89% verbessert. Insbesondere für das Vorhandensein von mehrschichtigen JOIN- oder komplexen WHERE-Bedingungen kann das System automatisch Folgendes identifizieren: 1) Fremdschlüsselbeziehungen zwischen Tabellen; 2) Formatierungsanforderungen für Datumsfelder; und 3) Aggregationsmethoden für numerische Felder. Die Implementierungsdaten einer E-Commerce-Plattform zeigen, dass die Zeit für das SQL-Debugging nach der Anwendung im Durchschnitt um 62% reduziert wird.

Das System unterstützt auch die manuelle Pflege von Datenwörterbüchern, indem es Felder mit geschäftlichen Kommentaren wie "Kundenklasse = Klasse A" versieht, um die semantische Abgleichgenauigkeit weiter zu optimieren.

Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSQLBot: Der intelligente Bot, der natürliche Sprache in SQL-Abfragen umwandeltDie