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English(EN) I compared four ways to pick tables for a text-to-SQL prompt

开发者的 schemagate 库在 text-to-SQL 表选择方面优于其他方法

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一位开发者比较了四种为 text-to-SQL 提示选择相关数据库表的方法，发现他们开源的 schemagate 库在其他方法中表现显著优异。在使用相同的 MiniLM 模型时，schemagate 在 Spider 2.0 和 BIRD 数据集的测试中成功识别了所有必需的表，而基于嵌入的方法则多次遗漏了表。这种改进的选择是以 8-11% 的 token 数量适度增加为代价的，这主要是由于包含了连接（joins）所需的表。 AI

影响 通过优化表选择，提高了 text-to-SQL 应用的效率和准确性。

排序理由 开发者发布并比较了一个用于特定 AI 工具任务的开源库。

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开发者的 schemagate 库在 text-to-SQL 表选择方面优于其他方法

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Ashish sinha ·

    我比较了四种为文本到SQL提示选择表的方法

    <p>Every text-to-SQL prompt carries a schema. Send all of it and you pay for every table on every call. Send a few and you risk leaving out the one the question needs. So how you pick the tables matters.</p> <p>I tested four ways on the same questions, with no model calls at all:…

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