针对自然语言到结构化查询语言(Natural Language to SQL,NL2SQL)问题在油气田勘探开发领域数据检索中的挑战,提出了一种基于大型NLP模型并融合外部知识库的智能数据检索新方法。首先,根据油气田勘探开发的业务场景构建种子数据,为模型...针对自然语言到结构化查询语言(Natural Language to SQL,NL2SQL)问题在油气田勘探开发领域数据检索中的挑战,提出了一种基于大型NLP模型并融合外部知识库的智能数据检索新方法。首先,根据油气田勘探开发的业务场景构建种子数据,为模型训练奠定基础。借助“思维链”策略扩充数据集,提升数据覆盖度和多样性。接着,通过引入低秩适应(Low-Rank Adaptation of Large Language Models,LoRA)算法流程,优化模型在油气田数据检索任务上的表现。同时,整合外部知识库以提高模型对油气田专业数据的预测准确性和鲁棒性。实验结果表明,该方法在油气田勘探开发领域私有数据的检索准确率相较现有技术提高了20%。基于此,开发了一套用户友好的应用系统,具有直观的界面和强大的功能,展示了该研究方法在油气田数据智能检索中的实用性和优越性。展开更多
文摘针对自然语言到结构化查询语言(Natural Language to SQL,NL2SQL)问题在油气田勘探开发领域数据检索中的挑战,提出了一种基于大型NLP模型并融合外部知识库的智能数据检索新方法。首先,根据油气田勘探开发的业务场景构建种子数据,为模型训练奠定基础。借助“思维链”策略扩充数据集,提升数据覆盖度和多样性。接着,通过引入低秩适应(Low-Rank Adaptation of Large Language Models,LoRA)算法流程,优化模型在油气田数据检索任务上的表现。同时,整合外部知识库以提高模型对油气田专业数据的预测准确性和鲁棒性。实验结果表明,该方法在油气田勘探开发领域私有数据的检索准确率相较现有技术提高了20%。基于此,开发了一套用户友好的应用系统,具有直观的界面和强大的功能,展示了该研究方法在油气田数据智能检索中的实用性和优越性。
