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原標(biāo)題：表格增強(qiáng)生成TAG登場：解鎖AI自然語言與數(shù)據(jù)庫的完美結(jié)合
關(guān)鍵字：基線,準(zhǔn)確率,問題,自然語言,用戶
文章來源：機(jī)器之心
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機(jī)器之心報道
編輯：陳陳與 Text2SQL 或 RAG 不同，TAG 充分利用了數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和 LLM 的功能。人工智能已經(jīng)改變了人們的工作方式和與數(shù)據(jù)交互的方式?；叵霂啄昵?，研究人員必須編寫 SQL 查詢和代碼才能從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息。如今，他們只需輸入問題，由語言模型驅(qū)動的底層系統(tǒng)會完成其余工作，讓用戶只需與數(shù)據(jù)對話即可立即獲得答案。
這些新系統(tǒng)向數(shù)據(jù)庫提供自然語言交互，這種轉(zhuǎn)變?nèi)〉昧素S碩成果，但仍存在一些問題。從本質(zhì)上講，這些系統(tǒng)仍然無法處理各種查詢。
本文，來自 UC 伯克利和斯坦福大學(xué)的研究人員現(xiàn)在正努力用一種名為表格增強(qiáng)生成 (TAG，Table-Augmented Generation) 的新方法來解決這一問題。論文地址：https://arxiv.org/pdf/2408.14717
項目地址：https://github.com/TAG-Research/TAG-Bench
論文標(biāo)題：Text2SQL is Not Enough: Unifying AI and Databases with TAG
TAG 是一種統(tǒng)一且通用的范式，用于回答數(shù)據(jù)庫中的自然語言問題。

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