Principais desafios
Os esquemas tradicionais de NL2SQL sofrem de problemas como a compreensão semântica tendenciosa e a falta de contexto do banco de dados, o que leva a resultados de consulta imprecisos.
Programa de otimização de MCP
aprovar (um projeto de lei ou inspeção etc.)sensível ao contextoresponder cantandoFerramentas predefinidasMecanismos duplos para alcançar a otimização:
- Encadernação com padrão:Defina explicitamente o tipo de parâmetro (por exemplo, string/date) e as descrições de campo em tools.yaml, por exemplo:
parameters:
- name: check_in_date
type: date
description: 客户入住日期(YYYY-MM-DD) - Chamadas de encadeamento de ferramentas:Decomposição de consultas complexas em várias combinações de ferramentas predefinidas
- Geração de SQL dinâmico:Otimização automática de consultas com base na estrutura da tabela (por exemplo, adicionar dicas de índice)
Guia de operação
1. entrada direta de linguagem natural usando plug-ins de IDE (por exemplo, "10 principais clientes em termos de vendas no terceiro trimestre de 2024")
2) O sistema faz a correspondência automática com a ferramenta predefinida mais próxima
3. validação visual do SQL gerado antes da execução
Avaliação da eficácia
Medida para reduzir os erros de sintaxe em 701 TP3T e o tempo de resposta da consulta em 501 TP3T (em comparação com a solução NL2SQL original)
Essa resposta foi extraída do artigoMCP Toolbox for Databases: serviços MCP para operações rápidas de banco de dadosO
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