随着人工智能（AI）不断改变各个行业，它与数据库的整合变得越来越重要。虽然像Text2SQL和GAG（图增强生成）这样的技术在弥合AI与数据库之间的差距方面显示出潜力，但一种新的方法出现了：表增强生成（TAG）。在本文中，我们将探讨TAG是什么，它与RAG和GAG有何不同，以及其实施、应用场景、优势等。

什么是TAG？

表增强生成（TAG）是一种结合了机器学习与数据库知识的人工智能技术。它使用基于表格的结构来生成

结果不仅准确，而且与上下文相关。TAG的主要目标是增强Text2SQL的输出，Text2SQL将自然语言查询翻译成SQL查询。

通过使用AI驱动的洞察力来优化和改进这些结果，将其转换为SQL命令。

示例:

想象一下，一名商业分析师问道：“2023年第一季度的总销售额是多少？”TAG将这个问题转化为SQL语句，从数据库中获取数据，然后利用AI提供额外的洞察，例如趋势、异常或预测分析。

TAG与RAG和GAG有何不同？

TAG 与 RAG（结果增强生成）和 GAG 有相似之处，但明显的差异使它独树一帜：

• RAG（检索增强生成）: RAG结合了基于检索的方法和生成模型，通过从外部文档（结构化/非结构化）中引入相关信息来提高生成文本的质量。它主要用于需要根据特定检索内容生成文本的场景。
• GAG: 强调将基于图的数据结构与机器学习相结合，以生成更准确和信息丰富的输出。GAG的主要重点是利用图数据
• TAG（表增强生成）: TAG专门将数据库查询（通过Text2SQL）与AI驱动的增强相结合。它设计用于处理数据库中的结构化数据，在数据分析和商业智能应用中特别有用。

如何实现TAG

TAG 工作流

实现TAG涉及几个关键步骤：

1. 理解数据库结构：熟悉数据库结构，包括表之间的关系。

2. 数据准备：清理并预处理您的数据集，确保其格式适合用于TAG。

3. 文本到SQL转换 使用Text2SQL模型将自然语言查询转换为SQL语句

4. 数据库集成: 将Text2SQL模型连接到您的数据库以执行生成的SQL查询。

5. AI增强: 应用AI模型到检索到的数据上，生成额外的洞察，例如可视化、趋势或预测分析。

步骤1：定义数据库模式和少量示例提示

a: 实现TAG的第一步是将数据库模式定义为JSON格式。这个JSON文件将描述每个表的作用及其关键列，提供数据库的结构概述。

b：创建少量样本提示示例

示例模式和少量样本提示

通过结合数据库模式JSON和少量样本提示JSON，您的TAG聊天机器人可以：

1. 理解表之间的关系：数据库模式 JSON 提供了表之间交互的全面视图。

2. 将用户问题情境化：Few-Shot Prompting JSON 提供了如何将用户问题转化为SQL查询的例子，同时考虑了特定的情境和假设。

步骤3：开发NLP模型

     nlp_model = pipeline("问题回答")

步骤4：实现Text2SQL转换

使用Text2SQL模型将自然语言查询转换为SQL语句。该模型将利用少量提示示例来生成准确的SQL查询。

    def text2sql(user_question, schema_json, examples_json):  
        # 使用 schema 和 examples 将 user_question 转换为 SQL 的逻辑  
        # 这是一个简化的表示  
        for example in examples_json["examples"]:  
            if example["user_question"] == user_question:  
                return example["sql_query"]  
        return "查询未找到"  

    user_question = "2023年第一季度的总销售额是多少？"  
    sql_query = text2sql(user_question, schema_json, examples_json)

步骤5：连接到数据库

将 Text2SQL 模型连接到您的数据库以执行生成的 SQL 查询并检索数据。

    import psycopg2  
    def execute_query(sql_query):  
        connection = psycopg2.connect(  
            dbname="your_db",  
            user="your_user",  
            password="your_password",  
            host="your_host",  
            port="your_port"  
        )  
        cursor = connection.cursor()  
        cursor.execute(sql_query)  
        result = cursor.fetchall()  
        connection.close()  
        return result  

    result = execute_query(sql_query)  

步骤6：应用AI增强

应用AI模型到检索到的数据上，生成额外的洞察，例如可视化、趋势或预测分析。

    import pandas as pd  
    import matplotlib.pyplot as plt  

    def 增强数据(data):  
        df = pd.DataFrame(data, columns=["amount"])  
        df.plot(kind="bar")  
        plt.show()  

    增强数据(result)

我们在哪里使用TAG？

TAG 在以下应用场景中特别有用：

· 准确性至关重要：在准确性至关重要的高风险环境中，例如金融或医疗领域，TAG 可以为用户提供额外的信心层。

· 复杂查询：当用户提出需要更深入理解和上下文的复杂问题时，TAG 的 AI 驱动的洞察力就会发挥作用。

· 实时反馈：需要实时响应的应用程序，如客户支持聊天机器人，可以从TAG的快速和准确的结果中获益。

TAG 的优势

· 提高准确性: 通过利用AI和数据库知识，TAG比传统方法提供了更准确的结果。

· 增强用户体验: TAG 能够理解上下文并提供相关信息，从而提升用户体验。

· 提高效率: 使用TAG，您可以减少查询优化所花费的时间，从而提升整体系统性能。

· 增强洞察力: 提供超越简单数据检索的AI驱动洞察力。

结论 :

表增强生成（TAG）代表了AI与数据库集成方面的重要进展。通过支持自然语言查询并利用AI洞察增强结果，TAG使数据分析更加易用、高效和富有洞察力。无论是在商业智能、客户支持、医疗保健还是教育领域，TAG都有潜力改变我们与数据交互和从数据中获取价值的方式。

拥抱TAG可以使组织能够更轻松、更准确地挖掘深层次的洞察并做出数据驱动的决策。随着AI和数据技术的不断发展，TAG作为统一AI和数据库的强有力工具，为更直观和有影响力的数据显示交互铺平了道路。

采用TAG实现更智能的数据策略