Chez Artellion, nous sommes déterminés à transformer la manière dont les entreprises interagissent avec leurs données grâce à nos avancées en Langage Naturel vers SQL (NL to SQL). Cette technologie ne se contente pas d'être un outil puissant ; elle représente une véritable révolution dans l'accessibilité des données. En facilitant les interactions intuitives en langage naturel avec les bases de données, nous rendons la récupération et la compréhension des données accessibles à tous, et pas uniquement aux experts en langages de requête. Cette démocratisation des données est essentielle pour renforcer la prise de décision et optimiser les opérations commerciales.

Établir de Nouveaux Standards de Précision

Historiquement, atteindre une haute précision dans les conversions NL to SQL, en particulier pour des requêtes complexes, a toujours été un défi, avec des taux de succès avoisinant généralement les 50-60%. Chez Artellion, nous avons brisé ces barrières, atteignant des taux de précision impressionnants de 80-90%.

Surmonter la Complexité des Requêtes

Notre parcours vers ces sommets n'a pas été sans obstacles. La complexité des requêtes NL to SQL, souvent remplies de jointures complexes et de sous-requêtes imbriquées, représente un défi considérable. Pour ceux intéressés par les détails, nous vous invitons à consulter notre analyse approfondie sur ce sujet.

Innovation avec la Décomposition de Requêtes

L'approche prédominante dans le secteur, la Décomposition de Requêtes, peut être comparée à la résolution d'un puzzle complexe pièce par pièce. Cette méthode consiste à fragmenter une requête complexe en sous-requêtes plus gérables, en suivant plusieurs étapes clés :

• Décomposition de la Requête : Simplification des requêtes complexes en sous-requêtes plus simples.

• Récupération des Tables : Utilisation de la recherche de vecteurs denses pour identifier les tables correctes et interconnectées.

• Génération des Sous-Requêtes : Traitement de chaque sous-requête individuellement avant de les combiner dans la requête principale.

• Gestion des Erreurs : Apprentissage des échecs des sous-requêtes pour affiner les approches futures.

Pour une exploration plus approfondie, nous recommandons la lecture de cet article académique spécialisé.

Les Innovations d'Artellion

Notre équipe chez Artellion n'a pas seulement adopté les méthodes existantes ; nous avons développé des innovations de pointe pour améliorer les performances NL to SQL et dépasser les standards actuels. Voici un aperçu des améliorations que nous avons apportées :

• Recherche de Vecteurs Hybride : Notre méthode hybride combine la recherche de vecteurs denses avec la correspondance de mots-clés, améliorant considérablement l'efficacité de la récupération des tables et des colonnes.

• Filtrage Intelligent avec GPT-4 : En utilisant GPT-4 pour filtrer les requêtes, nous éliminons les données non pertinentes, assurant des entrées de haute qualité et réduisant la confusion.

• Techniques de Décomposition Avancées : Nous avons amélioré la décomposition traditionnelle des sous-requêtes en adoptant une approche de décomposition récursive, permettant une simplification continue des requêtes et des résultats plus efficaces.

Rejoignez Notre Aventure

Alors que nous continuons de progresser dans le domaine du NL to SQL, nous vous invitons à nous accompagner dans cette aventure passionnante. Ensemble, explorons et repoussons les limites de ce qui est possible en matière de gestion et de traduction des données par l'IA. Restez connectés pour découvrir de nouvelles avancées, alors que nous continuons de redéfinir les normes de la technologie IA dans notre industrie