L'automazione della conversione da testo a SQL è ancora un compito importante e ci sono molto pochi buoni modelli open source per questo compito. Analizziamo questo - >I modelli di conversione da testo a SQL non sono altro che modelli encoder-decoder con uno strato di multi-attention e uno strato di collegamento dello schema in mezzo. > L'encoder elabora sia la query dell'utente che lo schema del database e genera embedding contestuali (codifica consapevole delle relazioni) >Attraverso il collegamento dello schema, i token nella query sono allineati con le entità dello schema corrispondenti. >Il meccanismo di attenzione consapevole dello schema consente quindi al modello di concentrarsi sulle parti rilevanti dello schema durante la decodifica. > Il decoder produce sequenzialmente token SQL (decodifica basata su vincoli). Dove mancano questi modelli? - >La maggior parte dei modelli disponibili manca di query complesse nei dati di addestramento stessi e quindi performa male su query cross-domain o cicliche. > La lingua e i requisiti della query non sono sempre corretti da un utente normale. Anche errori di ortografia portano a voci errate e causano problemi durante il recupero, quindi il prompting è una parte importante di questo compito. Personalmente ho lavorato su questo in dettaglio quando stavo realizzando un progetto end-to-end, ho persino creato dati sintetici e ho provato ad addestrare il mio SLM ma ho fallito miseramente e poi sono passato a utilizzare un modello open-source. Se vuoi approfondire questo argomento, ti consiglio di leggere prima questi articoli di ricerca - >Generazione di testo a SQL potenziata da LLM >Interfacce di database di nuova generazione: >Parsing da testo a SQL: concetti e metodi >RASAT: integrazione delle strutture relazionali nel modello Seq2Seq pre-addestrato