UC伯克利和斯坦福最新TAG，结构化数据增强生成，别让Text2SQL和RAG缚住手脚

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点击上方 蓝字 关注我 本文：2900字阅读  8分钟   长期以来， Text2SQL 和检索增强生成 (RAG) 一直是连接自然语言和结构化数据的主要方法。然而，随着用户需求的不断演进和复杂化，这些方法的局限性日益凸显。一个全新的范式呼之欲出 - Table-Augmented Generation (TAG) 应运而生，表格增强生成。 虽然原文使用了"Table"这个词， Table是结构化数据的最基础的形式， 但TAG模型的核心思想是利用结构化的数据来增强生成过程，结构化数据还可以有JSON、XML等，因此 ，所以我翻译为结构化数据增强生成， "结构化数据"更贴近模型的本质。 01 现有方法的局限性 Text2SQL 和 RAG 无疑在推动自然语言数据库查询方面做出了巨大贡献。但随着用户需求的日益复杂，这些方法的短板也逐渐显露： - Text2SQL 仅专注于可用关系代数表达的自然语言问题，这只是用户实际需求的一 ………………………………