LLM-based SPARQL生成思路及Natural Language to SQL综述

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今天是2024年10月12日，星期六，北京，天气晴。 我们今天来聚焦LLM-based SPARQL生成、Natural Language to SQL综述，供大家一起参考。 一、LLM-based SPARQL生成 《LLM-based SPARQL Query Generation from Natural Language over Federated Knowledge Graphs》(https://arxiv.org/pdf/2410.06062)，这一工作利用知识图谱的元数据，包括查询示例和模式信息，以及一个验证步骤来纠正生成的查询，以提高查询生成的准确性并减少错误信息，从而将用户的自然语言问题转换成针对生物信息学知识图谱的联合SPARQL查询。 我们可以看看系统设计，系统设计的核心是利用大型语言模型（LLM）来生成准确的SPARQL查询，同时通过检索增强生成（RAG）和验证步骤来提高查询的准确性和减少错误信息。 系统输入为 一系列SPARQL端点URL，每个端点都包含最小标准化的元数据。系统通过基于嵌入的相似性搜索获取相关上下 ………………………………