TAG-Bench

什麼是Stackblitz？

Stackblitz是針對JavaScript生態系統量身定制的基於Web的IDE。它使用由WebAssembly供電的WebContainers直接在瀏覽器中提供即時Node.js環境。此設置提供了出色的速度和安全性。

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TAG-Bench是一種基準測試，旨在評估和研究處理數據庫查詢中的自然語言處理模型。它建立在Bird Text2SQL之上，引入了更複雜的查詢，這些查詢需要除了數據庫中明確信息之外的語義推理。該基準旨在通過模擬現實查詢方案來推進AI和數據庫技術。

誰可以從TAG-Bench上受益？

自然語言處理和數據庫領域的研究人員。

希望測試和改進其係統來處理複雜數據庫查詢的開發人員。

教育者使用它作為教學工具，以幫助學生了解NLP在數據庫查詢中的應用。

示例場景：

研究人員可以使用TAG-Bench來評估新的自然語言處理模型。

開發人員可以利用它來優化其數據庫查詢處理系統。

教育機構可以利用它來向學生傳授數據庫中的NLP應用程序。

關鍵功能：

包括80個複雜查詢，涵蓋各種類型，例如匹配，比較，排名和聚合。

要求模型使用世界知識或執行先進的語義推理。

支持用於模擬數據庫環境的大熊貓數據范圍。

建議使用GPU創建表索引來提高查詢效率。

提供詳細的設置指南，包括環境創建，數據庫轉換和索引創建。

支持多種評估方法，例如手寫標籤，text2sql，text2sql+lm，抹布和檢索+LM排名。

通過蓮花提供綜合文檔，以配置模型和評估方法。

開始使用TAG-Bench ：

1。創建一個conda環境並安裝依賴關係。

2。下載鳥類數據庫並將其轉換為熊貓數據庫。

3。為每個表創建索引（建議使用GPU）。

4。獲取text2sql提示並修改tag_queries.csv文件。

5。在標籤目錄中運行評估命令，以復制論文的結果。

6.調整LM對像以指向您選擇的語言模型服務器。

7。配置模型並使用Lotus文檔評估方法，以確保准確性和延遲。