AtScale揭示NLP领域的突破性进展：语义层与生成式AI

创新整合实现文本转SQL任务准确率达92.5%
AtScale，作为数据管理和分析领域的开拓者，宣布在自然语言处理（NLP）领域取得重大突破。{ width=60% }

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通过将AtScale的语义层和查询引擎与大型语言模型(LLMs)相结合，AtScale在所有问题和架构复杂性组合上取得了惊人的92.5%的Text-to-SQL准确率。
随着企业生成和存储的数据量不断增加，对快速、准确的数据分析需求空前高涨，超越了依赖人类分析师的传统方法。AtScale整合生成式AI将自然语言查询转换为精确的SQL命令，显著提高效率和决策速度。虽然LLMs擅长生成类似人类的文本，但在处理复杂数据库架构和业务逻辑时往往遇到困难。AtScale的语义层通过为LLMs提供全面的业务元数据来弥合这一差距，消除了需要从头开始创建度量或生成复杂连接的需求，显著增强了结果的一致性和准确性。

AtScale的CTO和联合创始人David Mariani表示：“我们在NLP和数据分析领域整合AtScale的语义层和查询引擎与LLMs标志着一个重大里程碑。通过向LLMs提供相关的业务背景，我们可以实现以前无法达到的准确度水平，使得Text-to-SQL解决方案在日常业务中受到信任。”

在严格的测试中，AtScale的整合解决方案的表现遥遥领先于传统方法。在涵盖40个与业务相关问题的多样化集合上，该解决方案实现了92.5%的准确率，而没有语义层的系统仅为20%。这些结果强调了该系统处理各种查询复杂性的能力具有卓越的准确性。

AtScale解决方案的主要优势：

• 提升准确性：在将自然语言问题转换为SQL查询方面实现92.5%的准确率。
• 简化查询生成：消除了LLMs生成连接或复杂业务逻辑的需求，减少错误并提高效率。
• 业务背景整合：为LLMs提供必要的业务元数据，确保一致和准确的结果。

AtScale致力于不断推进其基于AI的解决方案。公司计划通过优化提示工程和扩展训练数据集进一步增强集成，旨在以更高的精度和效率处理更复杂的查询。通过这样做，AtScale旨在为企业提供日益强大和可靠的数据分析工具。

您可以在此处下载完整报告，其中包括详细统计数据、图表和更深入的分析。

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