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LOTUS: 基于非结构化和结构化数据表的语义查询支持的 LLMs
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原文中文，约1700字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了利用大型语言模型（LLMs）和SQL查询从自然语言中提取数据的挑战与机遇。研究提出了一种新流程，结合自动推理技术，优化复杂数据库查询，提升查询的准确性和效率。通过与澳大利亚国立大学的知识图谱结合，开发了创新的语义查询处理系统，展示了其在学术研究中的应用潜力。
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关键要点
- 使用大语言模型（LLMs）和SQL查询从自然语言中提取数据是信息检索的新方向，带来了挑战与机遇。
- 提出了一种新流程，结合自动推理技术，优化复杂数据库查询，提升查询的准确性和效率。
- 开发了一个新的框架，在复杂基准测试中实现了零-shot文本到SQL的优越性能。
- 评估了四种大型语言模型的能力，发现它们在理解不确定性和提取相关数据方面表现良好，但在可视化任务推断上存在困难。
- 优化了在关系查询中调用LLM的推断，最终提高了查询的端到端延迟。
- 开发的语义查询处理系统结合了澳大利亚国立大学的知识图谱，展示了在学术研究中的应用潜力。
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延伸问答
如何利用大型语言模型和SQL查询从自然语言中提取数据？
通过结合自动推理技术和简化的查询语言，可以优化复杂数据库查询，从而提高数据提取的准确性和效率。
本文提出的新流程有什么特点？
新流程结合了自动推理技术，旨在有效检索相关数据和上下文，并合成高效的SQL查询。
大型语言模型在处理复杂数据库时面临哪些挑战？
在大型企业数据库中，LLMs的性能可能下降，尤其是在理解不确定性和可视化任务推断方面存在困难。
如何优化LLM在关系查询中的调用？
通过重排行和列以最大化缓存重用，并去重复冗余的推断请求，可以显著提高查询的端到端延迟。
开发的语义查询处理系统有什么应用潜力？
该系统结合了澳大利亚国立大学的知识图谱，能够有效获取研究作品的信息，提升学术研究的效率。
评估的四种大型语言模型表现如何？
这些模型在理解不确定性和提取相关数据方面表现良好，但在可视化任务推断上存在困难。
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