TAG（Table-Augmented Generation），来自斯坦福大学和伯克利大学的新想法，一个结合了Text2SQL 和RAG 优点的数据库查询框架。 TAG 包括三个主要步骤：查询合成、查询执行和响应生成，使您能够解决Text2SQL 和RAG 方法无法处理的复杂查询。 TAG可以应用于商业智能、数据分析、客户服务等多种需要自然语言查询的场景。特征：
能够处理不同类型的自然语言查询，例如点查询和聚合查询支持对系统功能有不同要求的查询，可以通过提供数据或基于推理具有不同的底层数据模型能够利用数据库执行引擎可以通过多种生成模式生成更丰富、更准确的答案
[1] github：https://github.com/TAG-Research/TAG-Bench
[2]论文：https://arxiv.org/pdf/2408.14717
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斯坦福、伯克利大学新思路，一款结合了Text2SQL和RAG优势的数据库查询框架：TAG（Table
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