Découvrez comment NexAi dépasse les performances de pointe (SOTA) pour la conversion du langage naturel en SQL.
Nos secrets du Langage Naturel au SQL :
Pionniers de l’avenir de l’interaction avec les données
Chez NexAi, l’un de nos principaux axes de développement est d’être à l’avant garde d’une transformation dans la manière dont les entreprises interagissent avec les données grâce à nos avancées dans la conversion du Langage Naturel en SQL (NL vers SQL). Cette technologie est bien plus qu’un simple outil ; c’est une révolution dans l’accessibilité des données. En permettant des interactions intuitives en langage naturel avec les bases de données, nous rendons l’extraction et la compréhension des données accessibles à tous, et pas seulement à ceux ayant une expertise technique dans les langages de requête de bases de données. Cette démocratisation des données est cruciale pour renforcer le pouvoir des décideurs et rationaliser les opérations commerciales.
Briser les records de précision
Historiquement, atteindre une haute précision dans les conversions NL vers SQL, en particulier pour les requêtes de niveau expert, a été un défi significatif, avec des taux de succès généralement autour de 50-60%. Chez NexAi, nous avons brisé ces records, propulsant nos taux de précision à un stupéfiant 80-90%.
Maîtriser la complexité des requêtes
Le parcours pour atteindre ces sommets n’a pas été sans défis. La complexité inhérente aux requêtes NL vers SQL, souvent chargées de jointures complexes et de requêtes imbriquées, représente une tâche redoutable. Pour ceux qui s’intéressent aux données, veuillez vous référer au graphique suivant :
Révolutionner avec la décomposition des requêtes
L’approche prédominante dans l’industrie, la Décomposition des Requêtes, est comme résoudre un puzzle complexe pièce par pièce. Cette méthode implique de décomposer une requête complexe en sous-requêtes plus gérables. Ce processus comprend plusieurs étapes critiques :
.Décomposer la requête : Simplifier la requête complexe en sous-requêtes plus gérables.
.Récupérer les Tables : Utiliser la recherche par vecteurs denses pour identifier les bonnes tables interconnectées.
.Générer les Requêtes Décomposées : Aborder chaque sous-requête individuellement avant de les combiner dans la requête principale.
.Gestion des erreurs : Apprendre de toute défaillance dans les sous-requêtes pour affiner les approches futures.
Pour une compréhension plus approfondie, nous recommandons d’explorer cet article académique sur le sujet.
Les innovations révolutionnaires de NexAi
Notre équipe chez NexAi ne s’est pas contentée d’adopter les méthodes existantes ; nous avons développé des innovations révolutionnaires pour améliorer les performances NL vers SQL et dépasser les performances SOTA. Voici un bref aperçu des ajustements que nous avons effectués pour rendre cela possible :
.Recherche Vectorielle Hybride : Notre approche hybride combine la recherche par vecteurs denses avec l’appariement de mots-clés, améliorant considérablement l’efficacité de la récupération des tables et des colonnes.
.Filtrage Intelligent avec GPT-4 : En utilisant GPT-4 pour le filtrage des requêtes, nous éliminons les données non pertinentes, garantissant des entrées de meilleure qualité et réduisant la confusion.
.Techniques de Décomposition Avancées : Nous avons transcendé la décomposition traditionnelle de sous-requêtes en mettant en œuvre une approche de décomposition récursive, qui permet une simplification continue des requêtes, conduisant à des résultats plus efficaces.
Vous inviter à rejoindre notre voyage
Alors que nous avançons dans le domaine du NL vers SQL, nous vous invitons à vous joindre à nous dans ce voyage exaltant. Ensemble, explorons et repoussons les limites de ce qui est possible dans la manipulation et la traduction des données pilotées par l’IA. Restez connectés pour plus de percées alors que nous continuons à redéfinir les standards de la technologie IA dans l’industrie.
