拆解QueryGPT将查询编写时间缩短70%的设计

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Uber 最近分享了他们的内部文本到 SQL 平台 QueryGPT，通过让员工简单地用自然语言提问并接收 SQL 查询作为回报，将查询编写时间缩短了 70%。考虑到他们每月运行约 120 万个查询，这意味着每月可节省惊人的 140,000 小时。 这篇文章，我们尝试拆解一下QueryGPT中，提升NL-to-SQL效果的技术设计，可以为智能数据分析产品设计做参考。 传统的数据分析方式往往需要专业的技术知识，如编写 SQL 查询语句，这对于非技术人员来说是一个巨大的门槛。自然语言转 SQL（NL-to-SQL）技术的出现，旨在打破这一壁垒，让任何人都能用通俗易懂的语言与数据进行交互，获取有价值的信息。但要实现这一目标，面临着诸多挑战，如何提升 NL-to-SQL 的表现成为了亟待解决的问题。 自然语言与数据库模式的鸿沟 NL-to-SQL 系统需要在人类自由格式的自然语言和复杂的数据库模式之 ………………………………