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English(EN) Querying an astronomical database using large language models: the ALeRCE text-to-SQL system

LLM 为天文数据库查询的 text-to-SQL 提供支持

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了一个利用大型语言模型查询天文数据库的 text-to-SQL 系统，特别是用于 Zwicky Transient Facility 和 Vera C. Rubin Observatory 的 ALeRCE 系统。该系统将自然语言问题转换为可执行的 SQL 查询，采用了一种新颖的逐步生成框架，包括模式链接、查询分类、提示分解和自我纠正。评估表明，该框架优于直接推理，其中 Claude Opus 4.6、Gemini 2.5 Pro、Gemini 3 Flash 和 GPT-5.2 Codex 在此任务中表现最佳。 AI

影响 这项研究展示了 LLM 在专业数据查询方面的能力，有望简化科学研究工作流程。

排序理由 该集群报告了一篇详细介绍新系统及其评估的研究论文。

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LLM 为天文数据库查询的 text-to-SQL 提供支持

报道来源 [2]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · P. A. Estevez, J. Espejo-Moreira, S. Sanfeliu-Alvarez, F. Forster, A. M. Munoz Arancibia, G. Cabrera-Vives, F. E. Bauer, A. Bayo, M. Catelan, R. Dastidar, L. Hernandez-Garcia, J. A. Intriago, G. Pignata ·

    使用大型语言模型查询天文数据库：ALeRCE text-to-SQL系统

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  2. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · G. Pignata ·

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    We develop a text-to-SQL (structured query language) system based on large language models (LLMs) using in-context learning and apply it to the Automatic Learning for the Rapid Classification of Events (ALeRCE) astronomical database. ALeRCE is a community broker for the Zwicky Tr…

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