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TAG-Bench

数据库查询的自然语言处理基准测试

TAG-Bench是一个用于评估和研究自然语言处理模型在回答数据库查询方面性能的基准测试。它基于BIRD Text2SQL基准测试构建，并通过增加对世界知识或超越数据库中明确信息的语义推理要求，提高了查询的复杂性。TAG-Bench旨在推动AI和数据库技术的融合，通过模拟真实的数据库查询场景，为研究者提供了一个挑战现有模型的平台。

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TAG-Bench是什么，是做什么的AI工具软件？

需求人群：

"TAG-Bench主要面向自然语言处理和数据库研究领域的研究者和开发者。它适合那些希望评估和改进模型在处理复杂数据库查询方面性能的专业人士。通过使用TAG-Bench，他们可以更好地理解模型的强项和弱点，并探索新的算法和技术来提升模型的推理和查询处理能力。"

使用场景示例：

研究者使用TAG-Bench来评估他们开发的新型自然语言处理模型在处理复杂数据库查询时的表现。

开发者利用TAG-Bench来测试和优化他们的数据库查询处理系统，以提高其在实际应用中的性能。

教育机构使用TAG-Bench作为教学工具，帮助学生理解自然语言处理在数据库查询中的应用。

产品特色：

提供了基于BIRD Text2SQL基准测试的80个复杂查询，涵盖匹配、比较、排名和聚合查询。

要求模型具备世界知识或进行超越数据库信息的语义推理。

支持使用Pandas DataFrames来模拟数据库环境。

推荐使用GPU来创建表索引，以提高查询效率。

提供了详细的设置指南，包括环境创建、数据库转换和索引创建。

支持多种评估方法，包括手写TAG、Text2SQL、Text2SQL+LM、RAG和检索+LM排名。

通过LOTUS文档提供了模型配置和评估的详细说明。

使用教程：

创建conda环境并下载依赖。

下载BIRD数据库并将其转换为Pandas DataFrames。

为每个表创建索引（推荐使用GPU）。

获取Text2SQL提示并修改tag_queries.csv文件。

在tag目录下运行评估命令，以复现论文中的结果。

根据需要编辑lm对象，指向所使用的语言模型服务器。

通过LOTUS文档配置模型并评估方法的准确性和延迟。

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