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自然語(yǔ)言查詢,這次是來(lái)真的了

數(shù)據(jù)庫(kù) SQL Server
你們中有些人可能熟悉FactEngine(www.factengine.ai)。FactEngine是一項(xiàng)計(jì)劃,旨在徹底改變?nèi)藗儗?duì)數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)查詢的看法。

你們中有些人可能熟悉FactEngine(www.factengine.ai)。FactEngine是一項(xiàng)計(jì)劃,旨在徹底改變?nèi)藗儗?duì)數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)查詢的看法。

這似乎是一個(gè)大膽的舉措,但是數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)已經(jīng)陷入困境,有一段時(shí)間了,直到最近人們才要求更多并得到它。

從1990年代初開(kāi)始,我就記得人們嘗試自然語(yǔ)言查詢作為使普通人更容易訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)的一種方式。在那些日子里,結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言(SQL)風(fēng)行一時(shí),他們使用的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)在這個(gè)行業(yè)占據(jù)了統(tǒng)治地位。

關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的主要問(wèn)題是SQL編寫(xiě)起來(lái)很冗長(zhǎng),而反向工程很費(fèi)時(shí)。也就是說(shuō),如果您有一個(gè)未編寫(xiě)的SQL查詢,則有時(shí)很難弄清它的含義。

例如,SQL中的上述查詢?nèi)缦滤荆?/p>

  1. SELECT [Lecturer].FirstName,[Lecturer].LastName,[School].SchoolName,[Faculty].FacultyName,[TimetableBooking].LecturerId,[TimetableBooking].Semester,[TimetableBooking].WeekDay,[TimetableBooking].PeriodNr,[TimetableBooking].RoomRoomNr,[Lecturer].EmailAddress,[TimetableBooking].ClassId 
  2. FROM Lecturer, 
  3. School, 
  4. Faculty, 
  5. TimetableBooking, 
  6. Room, 
  7. Position, 
  8. Timeslot 
  9. WHERE Lecturer.SchoolId = School.SchoolId 
  10. AND School.FacultyId = Faculty.FacultyId 
  11. AND TimetableBooking.FacultyId = Faculty.FacultyId 
  12. AND TimetableBooking.RoomRoomNr = Room.RoomRoomNr 
  13. AND Lecturer.PositionId = Position.PositionId 
  14. AND TimetableBooking.Semester = Timeslot.Semester 
  15. AND TimetableBooking.WeekDay = Timeslot.WeekDay 
  16. AND TimetableBooking.PeriodNr = Timeslot.PeriodNr 
  17. AND Room.RoomName = ‘A1’ 

我知道,對(duì)吧?那是什么意思

因此,長(zhǎng)期以來(lái),人們一直在尋找以自然語(yǔ)言查詢數(shù)據(jù)庫(kù)的方法,以使他們的生活更輕松。

所謂的圖數(shù)據(jù)庫(kù)的出現(xiàn)的部分原因是,查詢語(yǔ)言更自然地適應(yīng)了所說(shuō)實(shí)體之間的謂詞。這更側(cè)重于自然語(yǔ)言。例如,如果某人是我們數(shù)據(jù)庫(kù)中其他人的朋友,我們可能會(huì)編寫(xiě)一個(gè)類(lèi)似*的圖形查詢:

  1. MATCH (p1:person)-[:FRIEND-WITH]-(p2:person) 
  2. WHERE p1.name = "Jack" 
  3. RETURN p2.name 

我知道,對(duì)吧?所有的點(diǎn)和虛線,大寫(xiě)字母,冒號(hào)表示什么。

使用FactEngine,您只需編寫(xiě):

自然語(yǔ)言查詢,這次是來(lái)真的了

> A simple natural language query. Image by author.

FactEngine的優(yōu)點(diǎn)在于,使用基礎(chǔ)語(yǔ)言體系結(jié)構(gòu)(受控自然語(yǔ)言),無(wú)論您是在圖形數(shù)據(jù)庫(kù)還是關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)上運(yùn)行都無(wú)關(guān)緊要。

在較早的文章中,我解釋了為什么任何關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)都可以視為圖形數(shù)據(jù)庫(kù),并且所有數(shù)據(jù)庫(kù)都是多模型酒吧,他們認(rèn)為有所不同。用外行的話來(lái)說(shuō),意味著可以使用自然語(yǔ)言來(lái)查詢?nèi)魏螖?shù)據(jù)庫(kù),即使它們是受控的。任何數(shù)據(jù)庫(kù)也可以作為圖數(shù)據(jù)庫(kù)查詢。

原因是數(shù)據(jù)庫(kù)的主要兩種類(lèi)型(圖形數(shù)據(jù)庫(kù)和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù))在概念上是同構(gòu)的。從外行的角度來(lái)說(shuō),這意味著可以在概念上將它們視為相同。

但是,讓我們回到自然語(yǔ)言查詢和受控自然語(yǔ)言。

什么是受控自然語(yǔ)言?

顧名思義,受控自然語(yǔ)言是一種自然語(yǔ)言語(yǔ)法,具有一定程度的控制權(quán),可控制您所說(shuō)的內(nèi)容和怎么說(shuō)的方式。足夠優(yōu)雅的受控自然語(yǔ)言將看起來(lái)像香草自然語(yǔ)言,因?yàn)樗暮诵漠?dāng)然是自然語(yǔ)言。

FactEngine控制的自然語(yǔ)言之所以有效,是因?yàn)樗c其他語(yǔ)言同構(gòu)。

就是說(shuō)……您不必?fù)?dān)心是在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)還是專(zhuān)用圖數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行操作……您所需要知道的是,所有數(shù)據(jù)庫(kù)都可以視為一種圖數(shù)據(jù)庫(kù)。這樣,您可以在任何數(shù)據(jù)庫(kù)上使用一種語(yǔ)言。

FactEngine之旅

自然語(yǔ)言查詢以前曾被譽(yù)為"蛇油"。

這樣做的原因是,大多數(shù)對(duì)自然語(yǔ)言查詢(NLQ)的嘗試都依靠某種形式的推理將自然語(yǔ)言映射到查詢語(yǔ)言和數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu),而不是始終保證期望結(jié)果的純算法方法。

通常用于NLQ的推理引擎依賴于消除自然語(yǔ)言句子的歧義,就像人類(lèi)的大腦消除復(fù)雜的,有時(shí)是模棱兩可的句子的歧義一樣。在這方面,NLQ推理引擎具有與誤解自然語(yǔ)言的方式相同的錯(cuò)誤解釋自然語(yǔ)言查詢的潛力。

確實(shí),如果您想象一個(gè)人工智能通用技術(shù)(AGI)像活著的任何人一樣聰明,那么您的人工智能就不會(huì)像該人那樣提供更好的歧義消除機(jī)會(huì)。這是查詢數(shù)據(jù)庫(kù)的問(wèn)題,在該數(shù)據(jù)庫(kù)中您需要結(jié)構(gòu)正確的查詢的準(zhǔn)確答案。

受控的自然語(yǔ)言提供了解決方案,至少直到AGI可以提出問(wèn)題以消除歧義不清的句子并自行解決查詢?yōu)橹埂<词谷绱耍词笰GI做到了……AGI還能解析查詢嗎?答案必須是某種結(jié)構(gòu)化查詢,也可能首先是受控自然語(yǔ)言查詢。

因此,要想達(dá)到FactEngine的今天水平,F(xiàn)actEngine需要一個(gè)基礎(chǔ)架構(gòu),該架構(gòu)允許構(gòu)建受控的自然語(yǔ)言查詢。

我以前的公司Viev在開(kāi)發(fā)波士頓概念建模工具方面朝著這個(gè)目標(biāo)努力了11年,該工具可以幫助用戶開(kāi)發(fā)包含自然語(yǔ)言構(gòu)造并使用對(duì)象角色建模作為模型開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)模型。

但是FactEngine還需要一個(gè)理由。除了自然語(yǔ)言概念查詢的明顯優(yōu)勢(shì)之外,推動(dòng)市場(chǎng)發(fā)展的是市場(chǎng)上現(xiàn)有技術(shù)的狀態(tài)。

就易讀性而言,圖形查詢是從SQL躍遷而來(lái)的,為了達(dá)到自然語(yǔ)言查詢使今天的圖形查詢語(yǔ)言與之相比顯得原始的程度,我們需要在另一個(gè)層次上突破性技術(shù)。

作者第一次看到數(shù)據(jù)庫(kù)Grakn的查詢語(yǔ)言時(shí),便是FactEngine的主要?jiǎng)恿Α5湫偷腉rakn查詢?nèi)缦滤荆?/p>

  1. match $p isa person; i$ isa issue; $auth1($i, $p) isa authorship; 
  2. $r isa repostitory; cr$($is,$r) isa contains; 
  3. $m isa milestone; $cm($i,$m) isa contains; 
  4. $p2 isa person; $p != $p2; $ass($i,$p2$) isa assignment; 
  5. $comm isa comment; $t ($i, $comm) isa thread; 
  6. $p3 isa person; $p2 != $p3; $auth2 ($comm, $p3) isa authorship; 
  7. $i2 isa issue; $dep ($i,$i2) isa dependency; 
  8. limit 5; offset 0; get; 

我知道,對(duì)吧?那是什么意思

Grakn將此稱為"高級(jí)查詢語(yǔ)言"。足夠說(shuō)了……FactEngine中的相同查詢?nèi)缦滤荆?/p>

自然語(yǔ)言查詢,這次是來(lái)真的了

> Image by author.

也就是說(shuō),Grakn通過(guò)將其他語(yǔ)言貶義為原始語(yǔ)言來(lái)提出挑戰(zhàn),因此接受了這一挑戰(zhàn)以明確高級(jí)查詢語(yǔ)言的外觀。

自然語(yǔ)言查詢有什么好處?

受控自然語(yǔ)言查詢提供了與可比較的SQL和圖形查詢相同的實(shí)用程序,并且它是使軟件實(shí)際上首先幫助您編寫(xiě)查詢的實(shí)用程序,這是真正的好處。

以下是幫助人們?cè)贔actEngine中編寫(xiě)自然語(yǔ)言查詢的軟件的快照:

自然語(yǔ)言查詢,這次是來(lái)真的了

> FactEngine assisting to write a database query. Image by author.

在人工智能時(shí)代,易于編寫(xiě)查詢已成為熱門(mén)話題。人們期望從他們的數(shù)據(jù)庫(kù)和隨附的查詢語(yǔ)言中獲得更多。人們并不期望成為信息技術(shù)專(zhuān)家才能從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲得結(jié)果。提供自然語(yǔ)言查詢?cè)试S面向客戶的應(yīng)用程序?qū)⒅苯硬樵償?shù)據(jù)庫(kù)的工具置于客戶手中,而不必將工作交給更多的技術(shù)人員。

確實(shí),如果您查看現(xiàn)存的SQL和圖形數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù),它幾乎就像是旨在使生活變得困難并且限制具有技術(shù)頭腦的人員的訪問(wèn)。這浪費(fèi)時(shí)間和資源。數(shù)據(jù)和技術(shù)的民主化主要是通過(guò)使日常人們更容易使用來(lái)擴(kuò)展技術(shù)市場(chǎng)。

另一個(gè)好處是自然語(yǔ)言很容易被人閱讀。編寫(xiě)后,自然語(yǔ)言查詢可以輕松地與其他人共享,他們將在閱讀后立即知道該查詢的用途。

技術(shù)性

現(xiàn)存的查詢語(yǔ)言(例如SQL)和當(dāng)前的圖形查詢語(yǔ)言(FactEngine知識(shí)語(yǔ)言除外)來(lái)自于一切都太困難的時(shí)代。這種想法是很難將''(空格)字符視為字符,因此我們將使用MATCH(p1:person)-[:FRIEND-WITH]-(p2:person)代替WHICH Person是WHICH Person 2的朋友。或者,很難讓計(jì)算機(jī)為實(shí)體分配其自己的差異變量,因此我們最終得到了$ p3 isa person。$ p2!= $ p3;而不是人3不是人2。

雖然讓事情變得困難并且沒(méi)有計(jì)算機(jī)來(lái)為您完成工作可能會(huì)使技術(shù)專(zhuān)家繼續(xù)工作,但這并不是完全有幫助或以客戶為中心。它還嘲笑了人們對(duì)藝術(shù)的感知和優(yōu)雅。

讓計(jì)算機(jī)為您完成艱苦的工作也需要時(shí)間,因此,將產(chǎn)品推向市場(chǎng)會(huì)給客戶帶來(lái)缺乏技巧的解決方案。

因此,F(xiàn)actEngine進(jìn)行了13年的對(duì)象角色建模軟件研究和開(kāi)發(fā),并進(jìn)行了30多年的對(duì)象角色建模和基于事實(shí)的建模研究。

基于事實(shí)的建模認(rèn)為自然語(yǔ)言(包括空格和短語(yǔ))都是數(shù)據(jù)庫(kù)概念建模問(wèn)題的一部分。

典型的對(duì)象角色模型如下所示:

自然語(yǔ)言查詢,這次是來(lái)真的了

> An Object-Role Model. Image by author.

用于對(duì)象角色建模(ORM)的軟件很難編寫(xiě),這就是為什么您在市場(chǎng)上沒(méi)有太多ORM軟件的原因。基于事實(shí)的建模(FBM)可以說(shuō)相同。

但是,一旦有了合適的ORM / FBM軟件,就有可能實(shí)現(xiàn)非凡的成就。例如,很容易將模型可視化為關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)體關(guān)系圖(ERD)或圖形數(shù)據(jù)庫(kù)的屬性圖模式(PGS)。例如:

自然語(yǔ)言查詢,這次是來(lái)真的了

> Isomorphic Mappings: Object-Role Modeling, Entity Relationship Diagrams, Property Graph Schemas.

因此,從技術(shù)上來(lái)說(shuō),您需要一個(gè)合適的基于事實(shí)建模的元模型,然后您就可以開(kāi)始了。涉及的更多,但這是專(zhuān)有的。

不用說(shuō)您的客戶不必?fù)?dān)心他們是在圖形數(shù)據(jù)庫(kù)還是在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行操作,他們需要關(guān)心的就是能夠簡(jiǎn)單,輕松地在該數(shù)據(jù)庫(kù)上編寫(xiě)查詢。

我們?cè)谀?/strong>

FactEngine是一種新型的商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)查詢語(yǔ)言技術(shù)。對(duì)于直接到SQL的1:1映射,該技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)成熟并且在不斷發(fā)展。圖形查詢語(yǔ)言(例如Neo4j)具有SQL O / JDBC驅(qū)動(dòng)程序,因此通過(guò)SQL和圖形數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行概念驗(yàn)證是既成事實(shí)。

世界其他地方在哪里?好吧……我們知道一個(gè),這就是FactEngine誕生的原因;)

 

責(zé)任編輯:趙寧寧 來(lái)源: 今日頭條
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