Text2SQL的难点和挑战_text2sql缺陷

难点与挑战

• 当前AI模型输出SQL的准确性还远无法达到人类工程师的输出精度。
• 自然语言表达本身的歧义性，而SQL是一种精确编程语言。因此在实际应用中，可能会出现无法理解，或者错误理解的情况。比如，“谁是这个月最厉害的销售”，那么AI是理解成订单数量最多，还是订单金额最大？
• 尽管可以通过Prompt输入数据结构信息帮助AI模型来理解，但有时候AI可能会由于缺乏外部行业知识导致错误。比如，“分析去年的整体客户流失率？”，如果AI缺乏对“客户流失率”的理解，自然就会出错或者编造。

NL2SQL的方案在企业应用中还会面临两个严重的挑战：

• 可能会出现正常运行的“假象”

即正常完成了任务，但实际结果是错误的。由于NL2SQL是直接输出用于数据库访问的语句，理论上只要不存在基本的语法错误，就可以执行成功，即使转换的SQL在语义上是错误的！
NL2SQL输出语义准确性衡量的复杂性本质上来自于这样一个事实：判断AI输出的一段代码是否正确，要比判断一个选择题答案是否正确，或者一段字符串的相似度要复杂的多。
评估NL2SQL模型输出正确性的复杂所在：你既不能用输出SQL的执行结果来判断，也不能简单的把输出SQL与标准答案对比来判断。

• 企业应用的特点会加大错误输出的概率

   AI科技智库

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