Discourse AI + 데이터 탐색기?

제일 마음에 드는 옵션이지만, 구현하기가 매우 어렵습니다. 그래서 아시겠지만, 또 하나의 논문입니다. 역시 이 논문은 권위 있는 것이 아니며, 유사한 접근 방식이 많이 존재합니다.

“DiagGPT: An LLM-based Chatbot with Automatic Topic Management for Task-Oriented Dialogue” (작업 지향 대화를 위한 자동 주제 관리 기능이 있는 LLM 기반 챗봇) - Lang Cao (pdf)

필요에 따라 의학적 정보를 PostgreSQL 정보로 교체하면 됩니다. 좋은 점은 이 논문이 프롬프트를 제공하고 에이전트와 함께 사용할 도구를 제안한다는 것입니다.

토끼굴로 빠져들기. (삼각형을 클릭하여 진입)

Task Oriented Dialogue(작업 지향 대화)가 필요한 것으로 보입니다.
구글 검색: task oriented dialogue
검색 결과에는 다음이 포함됩니다: Papers With Code - Task-Oriented Dialogue Systems
리더보드 1위는 T5-3b(UnifiedSKG)이며, 논문에 대한 링크가 포함되어 있습니다.
“UnifiedSKG: Unifying and Multi-Tasking Structured Knowledge Grounding with Text-to-Text Language Models” (텍스트-텍스트 언어 모델을 통한 구조화된 지식 기반의 통합 및 다중 작업) - Tianbao Xie, Chen Henry Wu, Peng Shi, Ruiqi Zhong, Torsten Scholak, Michihiro Yasunaga, Chien-Sheng Wu, Ming Zhong, Pengcheng Yin, Sida I. Wang, Victor Zhong, Bailin Wang, Chengzu Li, Connor Boyle, Ansong Ni, Ziyu Yao, Dragomir Radev, Caiming Xiong, Lingpeng Kong, Rui Zhang, Noah A. Smith, Luke Zettlemoyer and Tao Yu (pdf)

이 부분을 주목하세요.
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:slightly_smiling_face:


수정(EDIT)

https://python.langchain.com/ 에서

LLM과 도구를 사용하여 SQL 에이전트를 구성합니다. (참조)

페이지 하단에 몇 가지가 나열되어 있는데, 이 항목을 살펴봐야 합니다.

사용 사례

엔터프라이즈 데이터는 종종 SQL 데이터베이스에 저장됩니다.

LLM을 사용하면 자연어를 사용하여 SQL 데이터베이스와 상호작용할 수 있습니다.

LangChain은 자연어 프롬프트에 기반하여 SQL 쿼리를 작성하고 실행하기 위한 SQL 체인(Chains)과 에이전트를 제공합니다.

이들은 SQLAlchemy가 지원하는 모든 SQL 다이얼렉트(예: MySQL, PostgreSQL, Oracle SQL, Databricks, SQLite)와 호환됩니다.

이러한 사용 사례를 가능하게 합니다:

  • 자연어 질문에 기반하여 실행될 쿼리 생성
  • 데이터베이스 데이터에 기반하여 질문에 답할 수 있는 챗봇 생성
  • 사용자가 분석하기를 원하는 통찰력에 기반한 맞춤형 대시보드 구축

수정(EDIT) (2023/08/23)

Spider는 11명의 예일 대학교 학생들에 의해 주석이 달린 대규모 복잡하고 도메인 간(cross-domain) 의미론적 파싱 및 텍스트-SQL 데이터셋입니다. Spider 챌린지의 목표는 도메인 간 데이터베이스에 대한 자연어 인터페이스를 개발하는 것입니다. 이는 138개의 서로 다른 도메인을 아우르는 200개의 데이터베이스(다중 테이블 포함)에 대해 10,181개의 질문과 5,693개의 고유한 복잡한 SQL 쿼리로 구성됩니다. Spider 1.0에서는 서로 다른 복잡한 SQL 쿼리와 데이터베이스가 학습 세트와 테스트 세트에 나타납니다. 이 과제에서 잘 수행하려면 시스템은 새로운 SQL 쿼리뿐만 아니라 새로운 데이터베이스 스키마에도 잘 일반화되어야 합니다.


수정(EDIT) (2023/08/24)

Dataherald는 구조화된 데이터에 대한 엔터프라이즈 레벨 질문 답변을 위해 구축된 자연어-SQL 엔진입니다. 일반 영어로 된 질문에 답할 수 있는 데이터베이스 API를 설정할 수 있게 해줍니다.

자주 말하는 말처럼, 인생의 일부 일들은 그냥 기다리면 누군가가 무료로 그 일을 대신해 주기도 합니다.

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