小白学RAG：斯坦福Text2SQL框架CHESS

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利用大型语言模型（LLMs）将自然语言问题转化为SQL查询（text-to-SQL）是一种有前途但具有挑战性的方法，特别是在应用于具有复杂和广泛模式的真实世界数据库时。 在SQL生成过程中有效地结合数据目录和数据库值仍然是一个障碍，导致次优解决方案。我们通过提出一个新的管道来解决这个问题，该管道有效地检索相关数据和上下文，选择高效的模式，并合成正确且高效的SQL查询。为了提高检索精度。 https://arxiv.org/pdf/2405.16755 CHESS: Contextual Harnessing for Efficient SQL Synthesis unset unset Text2SQL 现存挑战 unset unset 将自然语言问题转换为数据库查询，或称text-to-SQL，是一个长期存在的研究问题。近年来，随着数据库复杂性的增加，这一问题变得更加严重。 数据库的复杂性增加，主要是由于模式（列和表的集合）、值（内容）和目录（描述模式和值的元数据）规 ………………………………