検索強化生成の技術的実装
SQLBotはRAG（Retrieval Augmented Generation）技術を採用し、専門分野における大規模モデルの「錯覚」問題を解決します。ユーザーが "華東地区顧客の再購入率を計算する "と質問すると、システムはまず "華東 "や "再購入率 "などの重要なセマンティクスを抽出し、接続されたデータベースから関連するテーブルスキーマ情報をリアルタイムで取得します。customer_regionフィールド、order_historyテーブル関係などのスキーマ情報を取得し、これらの構造化メタデータをプロンプトワードとしてLLMに追加する。
技術テストでは、RAGメカニズムが複雑なクエリの第一世代の精度を58%から89%に向上させることが示された。 特に、多層JOINや複雑なWHERE条件が存在する場合、システムは自動的に識別することができる：1）テーブル間の外部キー関係、2）日付フィールドのフォーマット要件、3）数値フィールドの集計方法。あるeコマース・プラットフォームの実装データによると、使用後のSQLデバッグ時間は平均で62%短縮された。
システムは、データ辞書の手動メンテナンスもサポートしており、「顧客クラス＝クラスA」などのビジネスコメントをフィールドに追加することで、セマンティック・マッチングの精度をさらに最適化することができる。
この答えは記事から得たものである。SQLBot：自然言語をSQLクエリに変換するインテリジェントボットについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " SQLBotのRAG機能強化でSQL生成精度が大幅に向上
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