TAG

Table-Augmented Generation (TAG) 是一种统一的通用范式，用于根据自然语言问题对数据库进行查询。TAG模型探讨了语言模型（LM）与数据库之间许多未被充分挖掘的交互形式，这些交互超出了传统方法（如Text2SQL和RAG）的范围。TAG的研究表明，现有标准方法在回答复杂查询时面临挑战，因此亟需进一步的研究。

TAG的使用场景

TAG适用于在复杂的数据库查询场景中，特别是在需要结合世界知识或语义推理时。TAG的基准集构建在BIRD Text2SQL基准之上，提升了查询的复杂性，其中包括需要抽象推理的匹配、比较、排序和聚合查询。这使其成为在数据挖掘、智能问答系统、自然语言处理等领域进行复杂问答的有力工具。

使用TAG的步骤包括环境设置、数据准备和模型评估，用户可以通过相关命令重复实验过程，从而探讨不同方法在处理自然语言查询时的表现。这一方法的灵活性使得它可以广泛应用于需要将自然语言转化为具体数据库操作的场景，如智能客服、数据分析报告生成等。