结构化数据检索

什么是结构化数据检索

结构化数据检索与文档检索（非结构化数据）的检索思路相似。不同之处在于，结构化数据检索使用的是 text-to-SQL 技术。通过将用户的自然语言输入（文本）转换为数据库查询语言（SQL），从而实现数据检索。

结构化数据检索流程

1. 数据获取: 一般通过爬虫的形式从互联网上爬取数据。
2. 数据入库: 将爬取到的数据存入到数据库中。
3. 定时更新: 通过定时任务定期爬取数据和更新数据。
4. text-to-SQL 转换: 用户输入一句话，通过函数调用和大语言模型将这句话转换为 SQL 查询。
5. 执行 SQL 查询: 执行 SQL 查询，从数据库中获取查询结果。
6. 处理并展示结果: 对查询结果进行处理并展示给用户。

结构化数据检索示例

1. 用户输入: "sjsu 2024 年秋季学期的一共有多少课程"
2. text-to-SQL 转换: 转换后的 SQL 查询为 "SELECT COUNT(1) FROM 课程表"
3. 执行 SQL 查询: 查询结果为 1024
4. 展示给用户: 结果为 1024

解释

在结构化数据检索中，核心步骤是将用户的自然语言输入转换为 SQL 查询。这个过程依赖于强大的自然语言处理技术和数据库查询能力。通过上述流程，可以高效地从数据库中检索所需的信息，并以用户友好的方式展示结果。这种方法尤其适用于需要从大量结构化数据中快速提取具体信息的场景。