Drei Schlüsselmaßnahmen zur Verbesserung der Genauigkeit
Nach der Funktionsweise des Tools hängt die Genauigkeitsrate hauptsächlich von der Qualität des Schemas und der Befragungsmethode ab, und es wird folgendes Optimierungsschema empfohlen:
- Strategie zur Schemaverfeinerung::
1) Der SQL-Benutzer sollte die komplette CREATE TABLE-Anweisung enthalten, insbesondere die Primär- und Fremdschlüsselbeziehungen
2) MongoDB-Benutzer müssen den Feldtyp in JSON angeben (z. B. {"user_age": "number"})
3) Fügen Sie Feldkommentare hinzu, um das Verständnis der KI zu verbessern, z. B. "# User Registration Channel ID". - Befragung Optimierungstipps::
1) Nehmen Sie spezifische Filter auf (z. B. "Kunden aus NY im 2. Quartal 2023" ist besser als "einige Kunden")
2) Klärung der Ausgabefelder ("Name, E-Mail von... anzeigen" statt "Details anzeigen")
3) Passen Sie das Schema an die Standardterminologie an (verwenden Sie "registration_date" anstelle von "signup time"). - iterative Verifikationsmethode:: Nach der ersten Generation wurde eine zweite Generation von Vergleichen durchgeführt, indem die Schlüsselwörter der Fragen verfeinert wurden (z. B. Ersetzen von "kürzlich" durch "in den letzten 7 Tagen").
Hinweis: Bei komplexen Abfragen empfiehlt es sich, diese in mehrere einfache Fragen aufzuteilen, die Schritt für Schritt erstellt und dann manuell kombiniert und optimiert werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelText2Query: ein Tool zum Erstellen von SQL- und MongoDB-Abfrageanweisungen in natürlicher SpracheDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann ich die Genauigkeit der von Text2Query generierten Abfrageanweisungen optimieren?
