ChatDB: Augmenting LLMs with Databases as Their Symbolic Memory

Chenxu Hu, Jie Fu, Chenzhuang Du, Simian Luo, Junbo Zhao, Hang Zhao
[Tsinghua University & Beijing Academy of Artificial Intelligence]

ChatDB：用数据库作为符号记忆来增强大型语言模型

  • 动机：现有大型语言模型(LLM)在记忆方面未充分利用，缺乏对复杂多跳推理的支持。
  • 方法：通过引入符号记忆作为外部数据库，将LLM与数据库相结合，使用SQL语句进行符号和复杂数据操作。
  • 优势：增强了LLM的复杂推理能力，避免了错误积累，相比传统模型在合成数据集上表现出更好的性能。


介绍了一种将大型语言模型与符号记忆相结合的框架ChatDB，提升了复杂推理能力和避免错误积累。

https://arxiv.org/abs/2306.03901 


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