![Weaviate Researchers Introduce Function Calling for LLMs: Eliminating SQL Dependency to Improve Database Querying Accuracy and Efficiency]( https://i.aidevmd.com/wp-content/uploads/2025/02/Screenshot-2025-02-07-at-8.12.25E280AFAM.png)
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.