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突破传统SQL瓶颈：大模型如何实现准确意图理解

发布日期：2024-06-24 08:38:55 浏览次数： 1856 来源：智能体AI

随着人工智能技术的迅猛发展，大模型在自然语言处理领域取得了显著进步。对于企业来说，如何借助大模型实现更准确的意图理解和SQL生成，以及深度数据分析，成为推动大模型数据分析从“可用”到“好用”的关键点。本文将详细探讨这两个方面的实现方法及其现状问题分析。

一、借助大模型实现更准确的意图理解和SQL生成

1. 现状和问题分析

在传统的数据查询过程中，用户需要熟练掌握SQL语言并了解数据库结构，以便提取所需的信息。然而，这种方式对于非技术人员来说，学习成本较高且操作复杂。随着NL2SQL（自然语言转SQL）技术的兴起，用户只需使用自然语言描述查询需求，系统就能自动将其转换为SQL语句，简化了查询过程。

尽管NL2SQL技术在一定程度上简化了数据查询，但其自然语言处理能力仍存在不足。在处理模糊查询和复杂意图查询时，NL2SQL技术常常力不从心。例如，对于“我想查询公司内部有多少本科以上学历的员工”这一查询，系统可能会准确识别“本科”一词，但对于“本科以上”的理解却存在困难。

在大模型出现之前，市场上主要通过项目化的方法来解决这些问题。通过配置和人工微调，逐步优化查询模板，以应对复杂查询需求。然而，这种方法导致项目交付周期长、成本投入大，并需要长期运维人员持续维护。目前，主要通过限定查询边界的方式来保证查询结果的准确性。

2. 实现方案

首先基于指标平台：将常见的指标预先基于宽表进行计算，然后再通过自然语言查询这些指标。这种方式能够在一定程度上降低幻觉现象，提高查询的准确度和可控性。

其次结合大模型与宽表或语义层：利用宽表和数据源构建语义层，在语义层上进行匹配和查询。具体操作是先精准匹配到语义层，如果未能实现精准匹配，则通过一个亿级别的小模型先匹配到宽表，再基于宽表用大模型进行理解和查询。

通过以上方案，企业可以大幅提高意图理解和SQL生成的准确性，使得数据查询过程更加智能化和高效化。

二、借助大模型实现深度分析

1. 现状和问题分析

数据查询可以视为分析的前置步骤，也可以看作浅层分析，主要用于描述性分析，回答“发生了什么”这一问题。企业不仅需要实时、全面、准确的描述性分析，还需要更深层次的诊断性、预测性和处方性数据分析。

诊断性分析用于回答“为什么会发生”，需要深入了解问题的根本原因。

预测性分析用于回答“未来可能发生什么”，需要通过历史数据来预测未来趋势。

处方性分析用于回答“现在我应该做什么”，需要基于数据和分析技术提出具体的行动建议。

这些深度分析方法需要利用相关性分析、预测性分析和因果推断等技术来实现。然而，目前企业对对话式分析的需求不仅限于取数，更希望其在深度分析方面发挥更大价值。

2. 实现方案

首先对基础大模型进行训练或微调：强化其在各项数据分析能力上的表现，提升其诊断性、预测性和处方性分析的准确度。

其次提升多轮对话能力：在深度分析过程中，往往需要用户与系统多次交互，才能获得最终的分析结果。通过提升多轮对话能力，系统能够更好地理解用户需求，提供更加精准的分析和建议。

企业可以通过以上方案，借助大模型的强大能力，推动数据分析从“可用”到“好用”的转变，使得数据分析不仅能提供表面信息，还能深入挖掘数据背后的价值，助力企业决策和发展。

借助大模型，企业可以在意图理解和SQL生成方面实现更高的准确性，并在深度数据分析方面取得突破。通过不断优化和训练大模型，提升其在复杂查询和多轮对话中的表现，企业能够更高效地进行数据分析和决策，实现从“可用”到“好用”的飞跃。这不仅提高了数据分析的效率和准确性，也为企业带来了更大的商业价值。

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