随着人工智能 (AI) 不断改变各个行业，其与数据库的集成变得越来越重要。虽然 Text2SQL 和 GAG（图形增强生成）等技术在弥合人工智能与数据库之间的差距方面显示出希望，但一种较新的方法出现了：表增强生成 (TAG)。在本文中，我们将深入探讨 TAG 是什么、它与 RAG 和 GAG 有何不同，并探索其实现、用例、优势等。

什么是 TAG？

表增强生成 (TAG) 是一种结合机器学习和数据库知识优势的 AI 技术。它使用基于表的结构来生成

结果不仅准确，而且与上下文相关。TAG 的主要目标是增强 Text2SQL 的输出，Text2SQL 可以翻译自然语言查询

通过使用人工智能洞察力来完善和改进这些结果，将其转化为 SQL 命令

例子：

想象一下，一位业务分析师问：“2023 年第一季度的总销售额是多少？”TAG 将此查询转换为 SQL 语句，从数据库中检索数据，然后使用 AI 提供其他见解，例如趋势、异常或预测分析。

TAG 与 RAG 和 GAG 有何不同？

TAG 与 RAG (结果增强生成) 和 GAG 有相似之处，但也有明显的区别：

如何实施 TAG

标签工作流程

实施TAG涉及几个关键步骤：

数据库模式理解：熟悉数据库结构，包括表之间的关系。

数据准备：清理并预处理数据集以确保其适合TAG的格式。

Text2SQL 转换 使用 Text2SQL 模型将自然语言查询转换为 SQL 语句

数据库集成： 将 Text2SQL 模型连接到数据库以执行生成的 SQL 查询。

人工智能增强： 将人工智能模型应用于检索到的数据以产生额外的见解，例如可视化、趋势或预测分析。

步骤 1：定义数据库模式和一些示例

a：实现 TAG 的第一步是以 JSON 格式定义数据库架构。此 JSON 文件将描述每个表及其关键列的作用，提供数据库的结构化概述。

b：创建少量样本提示示例

示例图式和少量提示

通过将数据库模式 JSON 与小样本提示 JSON 相结合，您的 TAG 聊天机器人可以：

1. 了解表关系：数据库模式 JSON 提供了表之间如何交互的全面视图。

2. 将用户问题情境化：Few-Shot Prompting JSON 提供了如何将用户问题转换为 SQL 查询的示例，同时考虑到特定的上下文和假设。

步骤 3：开发 NLP 模型

nlp_model = pipeline("question-answering")

步骤 4：实现 Text2SQL 转换

使用 Text2SQL 模型将自然语言查询转换为 SQL 语句。此模型将利用少样本提示示例来生成准确的 SQL 查询。

def text2sql(user_question, schema_json, examples_json):  
    # Logic to convert user_question to SQL using schema and examples  
    # This is a simplified representation  
    for example in examples_json["examples"]:  
        if example["user_question"] == user_question:  
            return example["sql_query"]  
    return "Query not found"  
  
user_question = "What were the total sales in Q1 2023?"  
sql_query = text2sql(user_question, schema_json, examples_json)                   

步骤 5：连接数据库

将 Text2SQL 模型连接到数据库以执行生成的 SQL 查询并检索数据。

import psycopg2  
def execute_query(sql_query):  
    connection = psycopg2.connect(  
        dbname="your_db",  
        user="your_user",  
        password="your_password",  
        host="your_host",  
        port="your_port"  
    )  
    cursor = connection.cursor()  
    cursor.execute(sql_query)  
    result = cursor.fetchall()  
    connection.close()  
    return result  
  
result = execute_query(sql_query)

步骤 6：应用 AI 增强

将 AI 模型应用于检索到的数据以生成额外的见解，例如可视化、趋势或预测分析。

import pandas as pd  
import matplotlib.pyplot as plt  
  
def augment_data(data):  
    df = pd.DataFrame(data, columns=["amount"])  
    df.plot(kind="bar")  
    plt.show()  
  
augment_data(result)

我们应该在哪里使用TAG？

TAG 在以下应用中特别有用：

·准确性至关重要：在准确性至关重要的高风险环境中，例如金融或医疗保健，TAG 可以提供额外的信心。

·复杂查询：当用户提出需要更深入理解和背景的复杂问题时，TAG 的人工智能洞察力就会发挥作用。

·实时反馈：需要实时响应的应用程序，如客户支持聊天机器人，可以从 TAG 的快速准确的结果中受益。

TAG 的优势

·提高准确性： 通过利用人工智能和数据库知识，TAG 提供比传统方法更准确的结果。

·增强用户体验： TAG 理解上下文并提供相关信息的能力可带来更好的用户体验。

·提高效率： 使用 TAG，您可以减少查询细化所花费的时间并提高整体系统性能。

·增强洞察： 提供超越简单数据检索的人工智能驱动洞察。

结论：

表增强生成 (TAG) 代表了 AI 与数据库集成的重大进步。通过启用自然语言查询并使用 AI 洞察增强结果，TAG 使数据分析更易于访问、更高效、更富有洞察力。无论是在商业智能、客户支持、医疗保健还是教育领域，TAG 都有可能改变我们与数据交互的方式以及从数据中获取价值的方式。

采用 TAG 可以让组织获得更深入的见解，并更轻松、更准确地做出数据驱动的决策。随着人工智能和数据技术的不断发展，TAG 脱颖而出，成为统一人工智能和数据库的强大工具，为更直观、更有影响力的数据交互铺平了道路。