Tự động chuyển đổi Text sang SQL vẫn là một nhiệm vụ lớn và có rất ít mô hình mã nguồn mở tốt cho nhiệm vụ này. Hãy phân tích điều này - >Các mô hình chuyển đổi Text sang SQL về cơ bản chỉ là các mô hình mã hóa-giải mã với một lớp chú ý đa chiều và một lớp liên kết sơ đồ ở giữa. > Bộ mã hóa xử lý cả truy vấn của người dùng và sơ đồ cơ sở dữ liệu và tạo ra các nhúng ngữ cảnh (mã hóa nhận thức quan hệ) >Thông qua liên kết sơ đồ, các token trong truy vấn được căn chỉnh với các thực thể sơ đồ tương ứng >Cơ chế chú ý nhận thức sơ đồ sau đó cho phép mô hình tập trung vào các phần liên quan của sơ đồ trong quá trình giải mã > Bộ giải mã tuần tự sản xuất các token SQL (giải mã dựa trên ràng buộc) Những mô hình này thiếu gì? - >Hầu hết các mô hình có sẵn thiếu các truy vấn phức tạp trong dữ liệu huấn luyện và do đó hoạt động kém trên các truy vấn đa miền hoặc truy vấn lặp. > Yêu cầu ngôn ngữ và truy vấn không phải lúc nào cũng chính xác từ một người dùng bình thường. Ngay cả những lỗi chính tả cũng dẫn đến nhập sai và gây ra vấn đề trong quá trình truy xuất, do đó việc gợi ý là một phần quan trọng trong nhiệm vụ này. Tôi đã làm việc chi tiết về điều này khi tôi thực hiện một dự án từ đầu đến cuối, thậm chí đã tạo ra dữ liệu tổng hợp và cố gắng huấn luyện mô hình SLM của riêng mình nhưng đã thất bại thảm hại và sau đó đã sử dụng một mô hình mã nguồn mở. Nếu bạn muốn đi sâu vào điều này, tôi khuyên bạn nên đọc những tài liệu nghiên cứu này trước - > Tạo SQL từ Text được Tăng cường Bởi LLM > Giao diện Cơ sở Dữ liệu Thế hệ Tiếp theo: > Phân tích Text sang SQL: Khái niệm và Phương pháp > RASAT: Tích hợp Cấu trúc Quan hệ vào Mô hình Seq2Seq Được Huấn luyện Trước