Implementação técnica da geração de aprimoramento de recuperação
O SQLBot adota a tecnologia Retrieval Augmented Generation (RAG) para resolver o problema da "ilusão" de modelos grandes no campo profissional. Quando um usuário pergunta "Calcule a taxa de recompra dos clientes no leste da China", o sistema primeiro extrai a semântica principal, como "leste da China" e "taxa de recompra", e recupera as informações relevantes do esquema da tabela do banco de dados conectado em tempo real. As informações do esquema, incluindo o campo customer_region, a relação da tabela order_history etc., e adiciona esses metadados estruturados ao LLM como palavras de alerta.
Os testes técnicos mostram que o mecanismo RAG melhora a precisão da primeira geração de consultas complexas de 58% para 89%. Em particular, para a existência de JOIN de várias camadas ou condições WHERE complexas, o sistema pode identificar automaticamente: 1) relações de chave estrangeira entre tabelas; 2) requisitos de formatação para campos de data; e 3) métodos de agregação para campos numéricos. Os dados de implementação de uma plataforma de comércio eletrônico mostram que o tempo de depuração de SQL é reduzido em 62% em média após o uso.
O sistema também suporta a manutenção manual de dicionários de dados, adicionando comentários comerciais, como "Classe do cliente = Classe A", aos campos para otimizar ainda mais a precisão da correspondência semântica.
Essa resposta foi extraída do artigoSQLBot: o bot inteligente que converte linguagem natural em consultas SQLO
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