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FERN: Cross-Benchmark Table Retrieval for Text-to-SQL with Frozen Retrievers and Learned Ranking
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- FERN utilise des retrievers figés et un ranking appris pour récupérer les tables pertinentes dans les requêtes text-to-SQL sans appels à des LLM génératives.
- Pourquoi ça compte
- Utile pour les ingénieurs construisant des systèmes text-to-SQL sur de grands catalogues de tables nécessitant une récupération rapide et efficace sans appels coûteux.
- Vigilance
- Les performances varient considérablement selon les benchmarks; FERN sous-performe sur BEAVER et Fiben, révélant des défis de généralisation entre distributions de catalogues.
- llm
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- retriever
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