«`html
AI системы для обработки естественного языка и управления базами данных могут создать значительную ценность, позволяя пользователям запрашивать пользовательские источники данных на естественном языке.
Проблема существующих методов
Методы Text2SQL и Retrieval-Augmented Generation (RAG) ограничены, обрабатывая только подмножество запросов. Они часто не справляются с сложными вопросами, требующими знаний в области домена, семантического рассуждения или мировых знаний.
Решение: Table-Augmented Generation (TAG)
Ученые из Университета Калифорнии в Беркли и Стэнфордского университета предлагают новый подход для ответов на вопросы на естественном языке. TAG представляет собой унифицированный подход, включающий три этапа: синтез запроса, выполнение запроса и генерация ответа.
Преимущества TAG
Исследования показывают, что TAG может улучшить производительность на 20-65%, обеспечивая более широкий охват запросов.
Оценка TAG модели
Тестирование модели показало, что TAG превосходит другие методы, достигая до 55% точности и демонстрируя превосходную производительность.
Заключение
Модель TAG представляет собой унифицированный подход для ответов на вопросы на естественном языке с использованием баз данных, обладая потенциалом для значительных улучшений в интеграции языковых моделей с системами управления данными.
«`
