简介:

数据库查询的自然语言处理基准测试

功能:

提供了基于BIRD Text2SQL基准测试的80个复杂查询,涵盖匹配、比较、排名和聚合查询。

要求模型具备世界知识或进行超越数据库信息的语义推理。

支持使用Pandas DataFrames来模拟数据库环境。

推荐使用GPU来创建表索引,以提高查询效率。

提供了详细的设置指南,包括环境创建、数据库转换和索引创建。

支持多种评估方法,包括手写TAG、Text2SQL、Text2SQL+LM、RAG和检索+LM排名。

通过LOTUS文档提供了模型配置和评估的详细说明。

需求人群:

"TAG-Bench主要面向自然语言处理和数据库研究领域的研究者和开发者。它适合那些希望评估和改进模型在处理复杂数据库查询方面性能的专业人士。通过使用TAG-Bench,他们可以更好地理解模型的强项和弱点,并探索新的算法和技术来提升模型的推理和查询处理能力。"

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