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数据库迎来了新用户——大型语言模型（LLMs）——他们需要一种不同的数据库
内容提要
我们正在实验一种基于Postgres的自描述数据库，通过自然语言增强数据库结构的语义。早期测试表明，使用生成的语义目录可提高SQL生成准确性27%。该方法为开发者提供了上下文，改善了LLM对数据的理解，减少了错误。
关键要点
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正在实验一种基于Postgres的自描述数据库，通过自然语言增强数据库结构的语义。
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早期测试表明，使用生成的语义目录可提高SQL生成准确性27%。
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数据库缺乏关于其结构的上下文，导致LLM在生成SQL时容易混淆。
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解决方案是允许开发者以自然语言描述Postgres中的模式和业务逻辑，提供必要的上下文。
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自描述数据库的构建围绕四个核心理念：嵌入语义、版本控制描述、自我纠正查询、透明度测量与迭代。
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实验中使用的语义目录存储自然语言描述，支持动态检索相关上下文。
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仅依靠模式元素名称进行检索不足以解决问题，因为名称缺乏足够的语义。
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初步测试显示，使用LLM生成的语义目录显著提高了SQL生成的准确性。
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每个语义查询遵循四个步骤：描述数据库、人工审核、导入目录、生成SQL。
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语义上下文对生成正确SQL至关重要，少量上下文信息即可显著提高可靠性。
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建议从严格控制的函数开始，逐步扩大访问权限以提高准确性。
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使用Postgres的EXPLAIN命令可以预先捕捉查询错误，提高准确性。
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未来计划包括自学习目录和动态策略管理，以进一步提升数据库的智能化水平。
延伸问答
什么是自描述数据库，它的主要特点是什么？
自描述数据库是通过自然语言增强数据库结构的语义，使其能够更好地理解数据。主要特点包括嵌入语义、版本控制描述、自我纠正查询和透明度测量与迭代。
如何提高SQL生成的准确性？
通过使用生成的语义目录，可以提供必要的上下文信息，从而提高SQL生成的准确性，早期测试显示准确性提高了27%。
为什么传统数据库缺乏上下文会导致LLM生成错误的SQL？
传统数据库的结构缺乏足够的上下文信息，导致LLM在生成SQL时容易混淆，无法正确理解表和列之间的关系。
自描述数据库的构建过程包括哪些步骤？
构建自描述数据库的步骤包括：描述数据库、人工审核、导入目录和生成SQL。
使用Postgres的EXPLAIN命令有什么好处？
使用Postgres的EXPLAIN命令可以预先捕捉查询错误，帮助代理自我纠正，从而显著提高查询的准确性。
未来自描述数据库的发展方向是什么？
未来的发展方向包括自学习目录和动态策略管理，以进一步提升数据库的智能化水平。
