[공지사항]을 빙자한 안부와 근황 
Show more

Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

THOR: Thuật toán biến đổi cho việc truy xuất theo yêu cầu

Created by
  • Haebom

Tác giả

Isaac Shi, Zeyuan Li, Fan Liu, Wenli Wang, Lewei He, Yang Yang, Tianyu Shi

Phác thảo

Mô-đun THOR (Transformer Heuristics for On-Demand Retrieval - Thuật toán Biến đổi để Truy xuất Theo yêu cầu) là một công cụ an toàn và có khả năng mở rộng được thiết kế và triển khai bởi eSapiens, giúp chuyển đổi các câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên thành phân tích SQL của các cơ sở dữ liệu doanh nghiệp đã được xác thực và chỉ đọc. Mô-đun chuyển đổi văn bản sang SQL tuân theo kiến trúc dàn dựng/thực thi tách biệt. Tác nhân giám sát định tuyến các truy vấn, khám phá lược đồ chèn siêu dữ liệu bảng và cột một cách động, và tác nhân tạo SQL tạo các truy vấn SELECT câu lệnh đơn được bảo vệ bởi các biện pháp bảo vệ chỉ đọc. Vòng lặp tự sửa lỗi và đánh giá tích hợp sẽ phát hiện các kết quả trống, lỗi thực thi hoặc đầu ra chất lượng kém và kích hoạt tối đa năm lần tái tạo dựa trên LLM. Cuối cùng, tác nhân diễn giải kết quả tạo ra các thông tin chi tiết ngắn gọn, dễ đọc và chuyển các hàng thô đến công cụ Thông tin chi tiết và Trí tuệ để trực quan hóa hoặc dự đoán. Các bài kiểm tra khói cho các tình huống tài chính, bán hàng và vận hành chứng minh các truy vấn ad hoc đáng tin cậy và báo cáo định kỳ tự động. Bằng cách kết hợp nhận thức lược đồ, thực thi chịu lỗi và các biện pháp bảo vệ tuân thủ, các mô-đun THOR cho phép người dùng không chuyên môn truy cập dữ liệu trực tiếp với sự đơn giản của zero-SQL và bảo mật cấp doanh nghiệp.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Biên dịch các câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên thành các truy vấn SQL để cải thiện khả năng truy cập dữ liệu cho người dùng không chuyên môn
Xây dựng một hệ thống ổn định và có khả năng chịu lỗi với kiến trúc tách rời và các vòng lặp tự sửa lỗi
Bảo mật dữ liệu được tăng cường với chế độ bảo vệ chỉ đọc
Hoạt động hiệu quả đã được chứng minh trong nhiều tình huống kinh doanh khác nhau (tài chính, bán hàng, vận hành)
Cung cấp kết quả ngắn gọn, dễ đọc
Limitations:
Giới hạn số lần thử tái tạo dựa trên LLM (tối đa 5)
Chỉ có kết quả thử nghiệm khói được trình bày, do đó cần phải xác minh thêm về hiệu suất và độ ổn định trong môi trường vận hành thực tế.
Thiếu thông tin về các loại mô hình LLM cụ thể hoặc hiệu suất
Thiếu mô tả chi tiết về khả năng tương thích với nhiều hệ thống cơ sở dữ liệu khác nhau.
Cần có thêm lời giải thích về độ chính xác và hiệu quả của tìm kiếm lược đồ.
👍