Исследователи Weaviate представили вызов функций для LLM: избавление от зависимости от SQL для улучшения точности и эффективности запросов к базе данных.

 Weaviate Researchers Introduce Function Calling for LLMs: Eliminating SQL Dependency to Improve Database Querying Accuracy and Efficiency

Базы данных и их значение

Базы данных необходимы для хранения и извлечения структурированных данных, поддерживающих бизнес-аналитику и приложения. Запросы к базам данных обычно требуют использования SQL, который может быть сложным и различается в разных системах.

Проблемы существующих решений

Существующие решения на основе текста в SQL сталкиваются с несколькими трудностями:

  • Разные системы управления базами данных (СУБД) используют свои диалекты SQL, что затрудняет обобщение для ИИ.
  • Многие реальные запросы требуют фильтрации и агрегации, что не всегда поддерживается текущими моделями.
  • Важно, чтобы запросы нацеливались на правильные коллекции данных, особенно в сложных структурах.
  • Эффективность ИИ в запросах к базам данных зависит от сложности запроса.

Новые подходы к запросам

Исследователи из Weaviate, Contextual AI и Morningstar предложили новый подход, который позволяет ИИ запрашивать базы данных без зависимости от SQL. Этот метод определяет функции API для поиска, фильтрации и агрегации, что улучшает точность и снижает количество ошибок.

Преимущества нового подхода

  • Увеличение точности генерации структурированных запросов.
  • Улучшение производительности маршрутизации запросов.
  • Снижение зависимости от SQL, что делает взаимодействие с базами данных более надежным.

Результаты исследования

В исследовании оценивались восемь моделей ИИ по трем ключевым метрикам:

  • Точность совпадения.
  • Совпадение синтаксического дерева.
  • Точность маршрутизации коллекций.

Наивысший результат показала модель Claude 3.5 Sonnet с точностью 74.3%.

Заключение

Функциональные вызовы представляют собой жизнеспособную альтернативу методам текст в SQL для запросов к базам данных. Основные выводы:

  • Высокая точность в генерации структурированных запросов.
  • Улучшенная производительность маршрутизации баз данных.
  • Проблемы с фильтрами свойств текста.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

  • Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
  • Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
  • Выберите подходящее решение из множества доступных вариантов.
  • Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов и анализируя результаты.

Получите помощь

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.

Попробуйте ИИ-ассистента в продажах, который поможет отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект