“`html
Решение задачи преобразования естественного языка в бизнес-интеллект NL2BI
Быстрое развитие больших языковых моделей (LLM) вызвало интерес у исследователей в академической среде и промышленности. Исследователи в области обработки естественного языка (NLP) и баз данных изучают потенциал LLM в решении задачи преобразования естественного языка в SQL-запросы (NL2SQL), что позволяет создавать исполнимые SQL-запросы, соответствующие намерениям пользователей.
Практические решения и ценность
В NL2BI естественный язык преобразуется в запросы бизнес-интеллекта, что позволяет неспециалистам, таким как менеджеры продукта или операционный персонал, проводить анализ данных и упрощает процесс принятия решений.
В сценарии преобразования естественного языка в бизнес-интеллект (NL2BI) важную роль играет человеческое взаимодействие, часто включающее многократные диалоги, где пользователи уточняют запросы. Существующие методы NL2SQL преимущественно решают однократные диалоги и испытывают трудности с многократными сценариями. Переход к сложным запросам бизнес-интеллекта, таким как сравнения по неделям, представляет вызовы для существующих подходов NL2SQL. Кроме того, различия в структурах таблиц данных между бизнес-интеллектом и традиционным SQL усложняют процесс перевода.
Исследователи в основном сосредоточены на улучшении методов NL2SQL, которые могут быть классифицированы как предварительно обученные и методы надзорного дообучения (SFT), LLM на основе инженерии запросов и LLM, специально обученные для NL2SQL. Однако при применении этих методов к реальным сценариям бизнес-интеллекта возникают ограничения, особенно в эффективном решении многократных диалогов. Существуют проблемы в точном различении между однократными и многократными запросами, а также в адаптации методов инженерии запросов для учета многократных сценариев.
Исследователи предлагают новые решения, адаптированные к сценарию NL2BI, чтобы решить эти проблемы. Они представляют методики эффективного управления многократными диалогами и преобразования связей схемы в проблему выбора одного представления, используя технологию представлений баз данных. Кроме того, они выступают за фазированный процесс создания запросов, акцентируя структурированные промежуточные результаты для более эффективной обработки сложных семантических и сравнительных отношений.
Предложенный подход, названный ChatBI, внедрен в производственные среды и интегрирован в несколько линий продуктов. Сравнительные оценки по сравнению с основными методами NL2SQL демонстрируют превосходство ChatBI в плане точности и эффективности. Решая уникальные задачи сценариев NL2BI и используя структурированные промежуточные результаты, ChatBI представляет собой значительное достижение в создании запросов бизнес-интеллекта на естественном языке, облегчая процессы принятия решений для неспециалистов.
Дополнительная информация
Подробнее о проекте можно узнать в статье. Следите за обновлениями в нашем Twitter. Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу, Discord-каналу и группе в LinkedIn.
Если вам интересна наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу на Reddit.
Искусственный интеллект меняет мир бизнеса. Присоединяйтесь к нам, чтобы оставаться на передовой.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале itinainews или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot – искусственный интеллект, помогающий в продажах. Этот AI ассистент отвечает на вопросы клиентов, генерирует контент и снижает нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
