SQLBot gewährleistet die Qualität der SQL-Generierung durch eine Kombination der folgenden Technologien:
- RAG-Technologie (Retrieval Augmented Generation)
- Automatischer Abruf von Datenbank-Metadaten (Tabellenstruktur, Feldkommentare usw.) in der Phase der Problembearbeitung
- Bereitstellung relevanter struktureller Informationen für LLM als Kontext
- das mangelnde Verständnis spezifischer Datenbankstrukturen in großen Modellen wirksam zu bekämpfen
- Mechanismus zur Unterstützung mehrerer Modelle
- Zugang zu großen Modellen von verschiedenen Anbietern wie GPT, Wenxin Yiyin usw.
- Open-Source-Modelle, die den lokalen Einsatz unterstützen (durch Tools wie Ollama)
- Ermöglicht die Auswahl des optimalen Modells je nach Szenario
- Anfrage Verifizierungsprozess
- Das System bietet eine Testfunktion für die Datenquellenverbindung
- Unterstützt die Vorschau von SQL-Anweisungen vor der Ausführung
- Ergebnisse werden bei der Rückgabe automatisch formatiert
Diese technische Architektur eignet sich besonders gut für lokale Datenbankumgebungen und verringert das Risiko fehlerhafter Abfragen aufgrund von Mehrdeutigkeiten der natürlichen Sprache erheblich.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSQLBot: Der intelligente Bot, der natürliche Sprache in SQL-Abfragen umwandeltDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Was garantiert SQLBot für die Genauigkeit der generierten SQL-Abfragen? Welche Schlüsseltechnologien werden verwendet?
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