使用场景

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。