定制文本到SQL应用程序解锁金融洞察

洲际交易所（ICE）与Databricks合作，利用RAG技术开发文本到SQL系统，简化自然语言查询结构化数据。

用户无需了解数据模型或SQL即可高效检索，系统通过向量搜索和少样本学习提高SQL查询准确性。

ICE团队与Databricks工程师合作，利用Mosaic AI产品实现端到端的RAG生命周期。

通过比较语法匹配和执行匹配指标，ICE能够识别不正确的查询以进行少样本学习，提升SQL查询质量。

系统使用向量搜索对表元数据进行索引，以快速检索相关表和列。

Inference Tables用于跟踪所有输入查询和输出响应，便于计算评估指标。

使用ConfigRetriever和VectorSearchRetriever增强输入问题的上下文，提供灵活的测试和优化方式。

创建了两个元数据表：table_definitions存储数据库表的元数据，sample_queries存储问题和对应的SQL查询。

通过向量搜索检索相关上下文，增强输入问题的提示，提供丰富的表、数据和查询理解。

评估采用了语法匹配和执行匹配两种方法，确保生成的SQL查询的准确性。

通过Inference Table监控文本到SQL系统的性能，持续改进模型。

该文本到SQL应用程序作为Python库实现，具有模块化和可配置性，便于定制和扩展。

在五周内，ICE和Databricks团队开发出准确率达到77%的文本到SQL系统，显著提升数据驱动决策能力。