Схемы без текста на SQL: структура базы данных о предприятиях по обучению из списка запросов

arXiv: 261 030 39464v 1 Annuales Type: New Humber: Text-to-SQL systems обеспечивает замечательную точность академических показателей, однако показатели работы резко снижаются в рамках внедрения общеорганизационной системы. Этот пробел обусловлен фундаментальным предположением: существующие подходы требуют полной химической документации, однако в базах данных предприятий обычно отсутствует всеобъемлющая документация с загадочными названиями и имплицитными связями. Мы представляем первую систему текстовых сообщений в SQL, которая функционирует без химической документации и вместо этого изучает структуру базы данных из исторических журналов запросов. В журналах запросов кодируются подразумеваемые структурные знания: какие таблицы подвергаются совместному сомнению, как они объединяются и какие столбцы картируют бизнес-концепции. Мы составляем график знаний на основе переработанных схем запросов и внедряем поиск ГрафРАГ с учетом особенностей объекта, который пользователь задает в доменной терминологии вместо того, чтобы полагаться исключительно на использование сходства. Принято как в отношении промышленного развертывания с экспертной оценкой, так и в отношении контрольного показателя Бобра,