Automatisering van tekst naar SQL-conversie is nog steeds een grote taak en er zijn zeer weinig goede open source modellen voor deze taak. Laten we dit opsplitsen - >Modellen voor tekst naar SQL-conversie zijn in wezen niets anders dan encoder-decoder modellen met een multi-attention laag en een schema-koppelingslaag ertussen. > De encoder verwerkt zowel de gebruikersquery als het databaseschema en genereert contextuele embeddings (relatie-bewuste codering) >Via schema-koppeling worden tokens in de query uitgelijnd met de bijbehorende schema-entiteiten >Het schema-bewuste aandachtmechanisme stelt het model vervolgens in staat om zich tijdens het decoderen te concentreren op relevante delen van het schema > De decoder produceert sequentieel SQL-tokens (beperkingsgebaseerde decodering) Waarin ontbreken deze modellen? - >De meeste beschikbare modellen missen complexe queries in de trainingsdata zelf en presteren daarom slecht op cross-domain of geluste queries. > Taal- en queryvereisten zijn niet altijd correct vanuit een normale gebruiker. Zelfs spelfouten leiden tot verkeerde invoer en veroorzaken problemen tijdens het ophalen, daarom is prompting een belangrijk onderdeel van deze taak. Ik heb hier persoonlijk in detail aan gewerkt toen ik een end-to-end project maakte, zelfs synthetische data gemaakt en geprobeerd mijn eigen SLM te trainen, maar faalde miserabel en ging toen verder met het gebruik van een open-source model. Als je hier dieper op in wilt gaan, raad ik aan om eerst deze onderzoeksdocumenten te lezen - >LLM Enhanced Text-to-SQL Generation >Next-Generation Database Interfaces: >Text-to-SQL Parsing: Concepts and Methods >RASAT: Integrating Relational Structures into Pretrained Seq2Seq Model