

TAG Bench
簡介 :
TAG-Bench是一個用於評估和研究自然語言處理模型在回答數據庫查詢方面性能的基準測試。它基於BIRD Text2SQL基準測試構建,並通過增加對世界知識或超越數據庫中明確信息的語義推理要求,提高了查詢的複雜性。TAG-Bench旨在推動AI和數據庫技術的融合,通過模擬真實的數據庫查詢場景,為研究者提供了一個挑戰現有模型的平臺。
需求人群 :
TAG-Bench主要面向自然語言處理和數據庫研究領域的研究者和開發者。它適合那些希望評估和改進模型在處理複雜數據庫查詢方面性能的專業人士。通過使用TAG-Bench,他們可以更好地理解模型的強項和弱點,並探索新的算法和技術來提升模型的推理和查詢處理能力。
使用場景
研究者使用TAG-Bench來評估他們開發的新型自然語言處理模型在處理複雜數據庫查詢時的表現。
開發者利用TAG-Bench來測試和優化他們的數據庫查詢處理系統,以提高其在實際應用中的性能。
教育機構使用TAG-Bench作為教學工具,幫助學生理解自然語言處理在數據庫查詢中的應用。
產品特色
提供了基於BIRD Text2SQL基準測試的80個複雜查詢,涵蓋匹配、比較、排名和聚合查詢。
要求模型具備世界知識或進行超越數據庫信息的語義推理。
支持使用Pandas DataFrames來模擬數據庫環境。
推薦使用GPU來創建表索引,以提高查詢效率。
提供了詳細的設置指南,包括環境創建、數據庫轉換和索引創建。
支持多種評估方法,包括手寫TAG、Text2SQL、Text2SQL+LM、RAG和檢索+LM排名。
通過LOTUS文檔提供了模型配置和評估的詳細說明。
使用教程
創建conda環境並下載依賴。
下載BIRD數據庫並將其轉換為Pandas DataFrames。
為每個表創建索引(推薦使用GPU)。
獲取Text2SQL提示並修改tag_queries.csv文件。
在tag目錄下運行評估命令,以復現論文中的結果。
根據需要編輯lm對象,指向所使用的語言模型服務器。
通過LOTUS文檔配置模型並評估方法的準確性和延遲。
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