2.2 查询实行： 在查询实行步骤中，数据库系统实行由查询合成步骤天生的查询，并返回结果。这一步骤利用数据库的打算能力，高效地处理大量数据。
2.3 答案天生： 答案天生步骤是利用查询实行步骤返回的数据，通过 LM 天生终极的自然措辞答案。这一步骤可能涉及到对数据的进一步处理，例如择要、分类或情绪剖析。
TAG 设计空间： 论文磋商了 TAG 模型的设计空间，包括查询类型、数据模型、数据库实行引擎和 API、以及 LM 天生模式。这些设计选择为研究职员供应了丰富的机会，以创新的办法办理数据库查询中的寻衅。3.1 查询类型： TAG 模型能够处理点查询和聚合查询，包括基于检索的问题和须要对多行数据进行逻辑推理的问题。
3.2 数据模型： 底层数据模型可以是关系数据库，也可以是非构造化或半构造化数据模型，如图形、文档或工具存储。
3.3 数据库实行引擎和 API： 数据库实行引擎可以是传统的 SQL 引擎，也可以是支持向量嵌入和语义搜索的当代数据库系统。
3.4 LM 天生模式： LM 天生模式可以是大略的一次性天生，也可以是迭代或递归的繁芜天生过程，以处理更繁芜的查询。
评估： 作者先容了第一个 TAG 基准，并评估了一系列基线方法。评估结果表明，传统的 Text2SQL 和 RAG 方法在处理须要语义推理或天下知识的查询时表现不佳，而手写的 TAG 实现则显著提高了答案的准确性。4.1 基准方法： 基准测试包括了对 BIRD 数据集的修正，以包含须要额外知识或推理的查询。这些查询哀求模型不仅要能够实行数据库查询，还要能够理解和推理自然措辞中的繁芜观点。
4.2 基线评估： 评估包括了 Text2SQL、RAG、检索 + LM 排序和 Text2SQL + LM 等多种方法。这些基线方法在 TAG 基准测试中的表现被用来与手写的 TAG 实现进行比较。
4.3 结果剖析： 手写的 TAG 实现在多个查询类型上都显示出了优胜的性能，特殊是在须要繁芜推理的查询上。这证明了 TAG 模型在处理繁芜自然措辞查询方面的潜力。
干系事情： 论文回顾了 Text2SQL、RAG、半构造化数据的 NL 查询和代理数据助理等领域的干系研究。TAG 模型的提出，为这些领域带来了新的视角和研究方向。结论： TAG 模型为数据库查询领域带来了新的研究机会，特殊是在处理须要繁芜推理和知识能力的查询方面。论文的评估结果证明了 TAG 模型的有效性，并为未来的研究供应了新的方向。致谢： 作者感谢了斯坦福 DAWN 项目和伯克利天空打算实验室的支持，这些支持为 TAG 模型的研究供应了主要的资源。总结： Biswal 等人的论文提出了一个创新的模型，以办理现有数据库查询方法在处理繁芜自然措辞问题时的局限性。TAG 模型的提出，不仅推动了数据库和 AI 领域的研究，也为实际运用中的数据查询和剖析供应了新的可能性。随着 TAG 模型的进一步发展和完善，我们期待它在未来能够在更广泛的领域内发挥浸染。
参考：
https://arxiv.org/html/2408.14717v1