精度を向上させるための3つの重要なアクション
ツールの実行メカニズムによると、精度率は主にスキーマの品質と質問方法に依存し、以下の最適化スキームが推奨されます：
- スキーマ改良戦略::
1) SQLユーザは、CREATE TABLE文、特に主キーと外部キーの関係を完全に含める必要があります。
2) MongoDBユーザーはJSONでフィールドタイプを指定する必要がある（例：{"user_age": "number"}）。
3) 「# User Registration Channel Identifier」のように、フィールドにコメントを追加することで、AIの理解が深まる。 - 質問最適化のヒント::
1) 特定のフィルターを含める（例：「一部の顧客」よりも「2023年第2四半期のNYからの顧客」の方がよい）
2) 出力フィールドの明確化（"詳細を表示 "ではなく、"名前、Eメールを表示..."）。
3) スキーマを標準的な用語と一致させる（「サインアップ時間」の代わりに「registration_date」を使う）。 - 反復検証法:: 第1世代の後、質問のキーワードを微調整して（例えば、"recent "を "last 7 days "に置き換えるなど）、第2世代の比較が行われた。
注：複雑なクエリは、ステップバイステップで生成される複数の単純な質問に分割し、手動で組み合わせて最適化することをお勧めします。
この答えは記事から得たものである。Text2Query: 自然言語を使って SQL や MongoDB のクエリ文を生成するツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Text2Queryが生成するクエリ文の精度を最適化するにはどうすればよいですか？
