Google Cloud и исследователи Стэнфорда предложили CHASE-SQL: ИИ-рамка для многопутевого рассуждения и оптимизации выбора кандидатов в Text-to-SQL.

 Google Cloud and Stanford Researchers Propose CHASE-SQL: An AI Framework for Multi-Path Reasoning and Preference Optimized Candidate Selection in Text-to-SQL

Что такое текст в SQL?

Текст в SQL – это важный инструмент, который помогает переводить обычные запросы на человеческом языке в команды SQL, понятные базам данных. Это упрощает взаимодействие с сложными базами данных, особенно для тех, кто не знаком с SQL. С его помощью пользователи могут:

  • Извлекать важные данные для машинного обучения.
  • Создавать отчеты и получать инсайты.
  • Проводить эффективный анализ данных.

Проблемы с генерацией кода

При генерации кода с использованием больших языковых моделей (LLMs) часто возникают сложности с выбором наилучшего результата. Исследования показывают, что между часто предоставляемыми ответами и точными ответами существует значительная разница. Это подчеркивает необходимость улучшения методов выбора, чтобы повысить качество результатов.

Решение CHASE-SQL

Команда исследователей из Google Cloud и Стэнфорда разработала CHASE-SQL — структуру, которая улучшает создание и выбор SQL-запросов. Она использует:

  • Моделирование с несколькими агентами: позволяет эффективно генерировать разнообразные SQL-кандидаты.
  • Стратегию деления и завоевания: разбивает сложные запросы на более простые подзапросы.
  • Модель цепочки размышлений: имитирует логику выполнения запросов базами данных, что помогает создавать более точные SQL-команды.
  • Методику генерации примеров: предоставляет модели специализированные примеры, что улучшает понимание структуры базы данных.

Выбор наилучшего кандидата

После генерации SQL-запросов, CHASE-SQL использует агента выбора для определения наилучшего кандидата. Этот агент сравнивает запросы и выбирает наиболее точный. Такой подход повышает вероятность выбора правильной команды SQL.

Результаты CHASE-SQL

CHASE-SQL демонстрирует высокую точность, достигая 73% на тестовом наборе данных BIRD Text-to-SQL. Это делает его лидером в данной области, показывая, как эффективно он связывает SQL с обычным языком для сложных взаимодействий с базами данных.

Как использовать ИИ в вашем бизнесе?

Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, рассмотрите следующие шаги:

  • Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
  • Определите, где можно внедрить автоматизацию.
  • Установите ключевые показатели эффективности (KPI) для улучшения.
  • Выберите подходящее решение и начните с малого проекта.
  • Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.

Получите помощь по внедрению ИИ

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, свяжитесь с нами через Telegram.

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

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.

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

Новости

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…

  • Создание агента по анализу данных с использованием Gemini 2.0 и Google API

    Создание агента научных данных с интеграцией ИИ Введение Этот гид описывает, как создать агента научных данных, используя библиотеку Pandas на Python и возможности генеративного ИИ от Google. Следуя этому руководству, бизнес сможет использовать…

  • TxGemma: Революция в разработке лекарств с помощью ИИ от Google

    Введение в TxGemma Разработка лекарств – это сложный и дорогостоящий процесс. TxGemma от Google AI предлагает инновационные решения для оптимизации этого процесса, что позволяет сэкономить время и ресурсы. Решение TxGemma TxGemma использует большие…

  • Открытый Глубокий Поиск: Демократизация ИИ-поиска с помощью открытых агентов рассуждения

    Практические бизнес-решения на основе Open Deep Search (ODS) 1. Автоматизация процессов Определите области, где ИИ может автоматизировать рутинные задачи, что приведет к повышению эффективности и производительности. 2. Улучшение взаимодействия с клиентами Используйте ИИ…

  • Оценка глубины изображения с использованием Intel MiDaS на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием оценки глубины через монохромное изображение Оценка глубины из одного RGB-изображения с помощью модели Intel MiDaS может значительно улучшить бизнес-процессы, такие как: Улучшение взаимодействия с клиентами через дополненную реальность. Оптимизация…

  • TokenBridge: Оптимизация токенов для улучшенной визуальной генерации

    TokenBridge: Оптимизация визуальной генерации с помощью ИИ Введение в модели визуальной генерации Модели визуальной генерации на основе автогрессии значительно продвинулись в синтезе изображений, благодаря их способности использовать механизмы предсказания токенов, вдохновленные языковыми моделями.…

  • Колмогоров-Тест: Новый Стандарт Оценки Моделей Генерации Кода

    П practical business solutions Чтобы использовать возможности ИИ в вашем бизнесе, рассмотрите следующие стратегии: 1. Определите возможности автоматизации Ищите повторяющиеся задачи или взаимодействия с клиентами, которые ИИ может оптимизировать. Это поможет сократить время…

  • CaMeL: Надежная защита больших языковых моделей от атак

    Улучшение безопасности с помощью CaMeL Введение в проблему Большие языковые модели (LLM) играют важную роль в современных технологиях, но сталкиваются с угрозами безопасности, такими как атаки через инъекции команд. Эти угрозы могут привести…

  • Преобразование бизнес-процессов с помощью AI: Фреймворк PLAN-AND-ACT

    Преобразование бизнес-процессов с помощью ИИ: Рамочная структура PLAN-AND-ACT Понимание проблем Компании сталкиваются с вызовами при использовании ИИ, такими как сложность выполнения задач и адаптация к динамичным условиям. Это требует перевода пользовательских инструкций в…

  • DeepSeek V3-0324: Революция в AI для бизнеса

    Введение Искусственный интеллект (ИИ) значительно развился, но многие компании сталкиваются с высокими затратами на вычисления и разработку больших языковых моделей (LLM). Решение этих проблем возможно благодаря новейшей модели DeepSeek-V3-0324. Решение DeepSeek-V3-0324 Модель DeepSeek-V3-0324…

  • Понимание и улучшение многоагентных систем в ИИ

    Понимание и улучшение многопользовательских систем Введение в многопользовательские системы Многопользовательские системы (MAS) включают сотрудничество нескольких агентов ИИ для выполнения сложных задач. Несмотря на их потенциал, эти системы часто работают хуже, чем одноагентные решения.…

  • Gemini 2.5 Pro: Революция в Искусственном Интеллекте

    Практические бизнес-решения Трансформация бизнес-процессов Компании могут использовать AI-модели, такие как Gemini 2.5 Pro, для повышения операционной эффективности. Вот несколько практических шагов: 1. Определите возможности автоматизации Изучите процессы, которые можно автоматизировать. Анализируйте взаимодействия с…

  • Современные решения для оценки позы человека в бизнесе

    Бизнес-решения: Продвинутая оценка позы человека Введение в оценку позы человека Оценка позы человека — это инновационная технология, которая преобразует визуальную информацию в практические данные о движении человека. Используя такие модели, как MediaPipe, компании…

  • RWKV-7: Эффективное Моделирование Последовательностей для Бизнеса

    Введение в RWKV-7 Модель RWKV-7 представляет собой значительное достижение в области моделирования последовательностей благодаря инновационной архитектуре рекуррентной нейронной сети (RNN). Это более эффективная альтернатива традиционным авторегрессионным трансформерам, особенно для задач, требующих обработки длинных…