Otomatisasi konversi teks ke SQL masih merupakan tugas besar dan hanya ada sedikit model open source yang bagus untuk tugas ini. Mari kita uraikan ini - >Model konversi teks ke SQL pada dasarnya tidak lain adalah model encoder-decoder dengan lapisan multi-perhatian dan lapisan penghubung skema di antaranya. > Encoder memproses kueri pengguna dan skema database dan menghasilkan penyematan kontekstual (pengkodean sadar relasi) >Melalui penautan skema, token dalam kueri diselaraskan dengan entitas skema yang sesuai >Mekanisme perhatian sadar skema kemudian memungkinkan model untuk fokus pada bagian skema yang relevan selama decoding > Dekoder secara berurutan menghasilkan token SQL ( decoding berbasis batasan ) Di mana kekurangan model-model ini? - >Sebagian besar model yang tersedia tidak memiliki kueri kompleks dalam data pelatihan itu sendiri dan karenanya berkinerja buruk pada kueri lintas domain atau perulangan. > Persyaratan bahasa dan kueri tidak selalu benar dari pengguna normal. Bahkan kesalahan ejaan menyebabkan entri yang salah dan menyebabkan masalah selama pengambilan, oleh karena itu prompting adalah bagian penting dalam tugas ini. Saya pribadi mengerjakan ini secara rinci ketika saya membuat proyek end-to-end, bahkan membuat data sintetis dan mencoba melatih SLM saya sendiri tetapi gagal total dan kemudian melanjutkan untuk menggunakan model Open-source. Jika Anda ingin menyelami hal ini lebih dalam, saya akan merekomendasikan membaca makalah penelitian ini terlebih dahulu - >Pembuatan Teks-ke-SQL yang Ditingkatkan LLM >Antarmuka Database Generasi Berikutnya: >Penguraian Teks-ke-SQL: Konsep dan Metode >RASAT: Mengintegrasikan Struktur Relasional ke dalam Model Seq2Seq yang telah dilatih sebelumnya