麻涌镇做网站,兰州装修公司报价明细表,义乌网站建设方案详细,logo设计在线生成免费免费设计logo生成器文章目录 前言一、优化方向二、干就完了一次性生成多个Question-SQL对先生成一个问题，再根据DDL和业务数据生成SQL总结前言
前阵子写了篇Text2SQL的简单介绍，发现其也是RAG只会，写下了Text2SQL之不装了，我也是RAG
最近也一直在做Text2SQL的优化，于是把自己的一些心得，总… 文章目录 前言一、优化方向二、干就完了一次性生成多个Question-SQL对先生成一个问题，再根据DDL和业务数据生成SQL 总结 前言
前阵子写了篇Text2SQL的简单介绍，发现其也是RAG只会，写下了Text2SQL之不装了，我也是RAG
最近也一直在做Text2SQL的优化，于是把自己的一些心得，总结于这篇文章。
一、优化方向
既然本质是RAG，那顺着RAG的优化方向走，准没错。
文档增强： 对文档进行摘要：先对摘要进行检索，如果有必要，才深入文档细节对文档进行QA生成：同时检索文档和生成的QA数据清洗，去除文档中存在的特殊字符或不相关信息 元数据过滤：例如对query和文档分类，对应类别的query只查找对应类别的文档，能有效提升检索效率和召回率混合检索：语义检索 + 关键词检索query改写：让LLM对query改写，在嵌入空间中，看似相同的两个问题并不一定很相似 同义词替换：例如，将“LLM”、“大语言模型”和“大模型”标准化为通用术语。缩写替换 query分解：将复杂query分解成多个子问题，逐个进行匹配，然后汇总文档，生成答案HyDE: 用LLM直接生成query的回答，将生成的答案与query 拼接，再进行RAG文档分块优化： 内容重叠分块
