Itinai.com it company office background blured chaos 50 v 37924f9a 5cdc 441e b9ab 1def82065f09 1
Itinai.com it company office background blured chaos 50 v 37924f9a 5cdc 441e b9ab 1def82065f09 1

Исследователи Weaviate представили вызов функций для LLM: устранение зависимости от SQL для повышения точности и эффективности запросов к базе данных

 Weaviate Researchers Introduce Function Calling for LLMs: Eliminating SQL Dependency to Improve Database Querying Accuracy and Efficiency

«`html

Базы данных и их значение

Базы данных необходимы для хранения и извлечения структурированных данных, поддерживающих бизнес-аналитику, исследования и корпоративные приложения.

Проблемы с запросами к базам данных

Запросы к базам данных часто требуют использования SQL, который может быть сложным и различаться между системами. Использование LLM для автоматизации запросов сталкивается с рядом проблем:

  • Разные системы управления базами данных (СУБД) используют свои диалекты SQL, что затрудняет обобщение.
  • Многие реальные запросы требуют фильтрации и агрегации, что текущие модели не всегда могут эффективно обработать.
  • Важно, чтобы запросы нацеливались на правильные коллекции данных.
  • Эффективность LLM варьируется в зависимости от сложности запроса.

Новое решение: Функциональные вызовы

Исследователи представили подход на основе функциональных вызовов, который позволяет LLM запрашивать базы данных без необходимости в SQL. Этот метод определяет API функции для поиска, фильтрации и агрегации, что повышает точность и снижает количество ошибок.

Преимущества подхода:

  • Повышенная точность генерации запросов — более 74% точности.
  • Высокая точность маршрутизации запросов — более 96%.
  • Упрощение взаимодействия с базами данных без зависимости от SQL.

Результаты испытаний

В ходе испытаний оценивалась производительность восьми LLM по трем ключевым метрикам:

  • Точность совпадений.
  • Совпадение синтаксического дерева.
  • Точность маршрутизации коллекций.

Выводы исследования:

  • Функциональные вызовы являются жизнеспособной альтернативой методам text-to-SQL.
  • LLM сталкиваются с трудностями при работе с текстовыми фильтрами.
  • Различия в конфигурации функциональных вызовов оказывают незначительное влияние на производительность.

Практические рекомендации по внедрению ИИ

Чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

  • Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
  • Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить.
  • Подбирайте подходящее решение, начиная с небольших проектов.
  • Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.

Контакты для консультаций

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в наш Телеграм-канал.

AI Sales Bot

Попробуйте AI Sales Bot — это AI ассистент для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.

Измените процесс продаж с помощью ИИ!

«`

Бесплатный ИИ: для автоматизации продаж

Умные продажи