- 简介传统上,数据库查询是基于封闭世界假设进行的,无法回答需要超出数据库存储信息的问题。使用SQL进行混合查询提供了一种选择,通过将关系型数据库与大型语言模型(LLMs)集成,回答超出数据库问题。本文介绍了第一个跨领域基准测试SWAN,其中包含了四个真实世界数据库的120个超出数据库问题。为了利用最先进的语言模型解决SWAN中这些复杂问题,我们提出了HQDL作为混合查询的初步解决方案,并讨论了潜在的未来方向。我们的评估表明,使用GPT-4 Turbo和少量提示的HQDL实现了40.0%的执行准确性和48.2%的数据事实准确性。这些结果突显了混合查询的潜力和挑战。我们相信,我们的工作将激发进一步的研究,创建更有效和准确的数据系统,无缝集成关系型数据库和大型语言模型,以解决超出数据库的问题。
- 图表
- 解决问题论文旨在解决数据库查询的封闭性假设,提供一种混合查询方法,将关系数据库与大型语言模型相结合,以回答超出数据库范围的问题。
- 关键思路论文提出了一种名为HQDL的混合查询解决方案,它使用最新的语言模型来回答SWAN基准测试中的超出数据库范围的问题。HQDL使用GPT-4 Turbo和少量提示来实现高精度和数据准确性。
- 其它亮点论文提出了SWAN基准测试,其中包含120个超出数据库范围的问题,并介绍了HQDL作为混合查询的初步解决方案。实验表明,HQDL在回答问题的执行准确率方面达到了40.0%,在数据准确性方面达到了48.2%。这项工作为将关系数据库和大型语言模型无缝集成以回答超出数据库范围的问题的更高效和准确的数据系统的研究提供了启示。
- 最近的相关研究包括使用深度学习模型进行数据库查询的研究,如BERT、GPT等。
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