在当今数据驱动的世界中，能够将结构化数据与自然语言处理相结合，对于提高决策效率和增强用户体验至关重要。TAG（Table Augmented Generation），即表格增强生成技术，正是在这样的背景下应运而生。TAG技术允许大型语言模型（如Gemini）直接访问和利用表格或数据库中的结构化数据，以生成文本。这种技术特别适用于需要基于表格中的数值、分类或结构化信息生成内容的场景，如金融、商业智能、销售等领域。
TAG与Text-to-SQL的比较
为了更好地理解TAG技术，我们可以将其与Text-to-SQL（Text2SQL）进行比较。Text2SQL是一种更知名的查询结构化数据的方法，它允许语言模型将自然语言转换为SQL查询，然后在数据库上执行这些查询以检索相关数据。而TAG技术则允许语言模型直接将表格数据纳入响应生成过程中，而不是将问题转换为SQL。这两种方法虽然都有助于语言模型与表格数据交互，但它们的工作原理和适用场景有所不同。
Text-to-SQL的优缺点
Text-to-SQL的主要优点在于能够使用SQL查询精确地检索结构化数据。例如，当用户询问“2024年第四季度的总收入是多少？”时，Text-to-SQL能够生成相应的SQL查询：
sql
SELECT SUM(revenue) FROM i_cds_sales_data WHERE quarter = ‘Q42024’;
然后数据库返回结果：“2024年第四季度的总收入为480万美元”。
然而，Text-to-SQL也有其局限性。首先，它需要数据库能够理解并执行SQL查询。其次，它可能不适合需要动态生成自然语言回答的场景。
TAG的优缺点
与Text-to-SQL不同，TAG技术允许语言模型直接将表格数据纳入其生成自然语言回答的过程中。例如，如果我们向大型语言模型提供如下结构化的表格作为提示：
| 季度 | 收入（百万美元） |
|---|---|
| Q1 | 4.5 |
| Q2 | 4.7 |
| Q3 | 4.9 |
| Q4 | 5.2 |
用户询问：“2023年的收入增长情况如何？”模型可以生成如下回答：“2023年的收入持续增长，从第一季度的450万美元增长到第四季度的520万美元，每个季度呈现出5-8%的稳定增长趋势。”
TAG的主要优点在于它能够提供更自然的基于语言的查询响应，并且不需要对数据库进行额外的查询。此外，TAG能够使语言模型无缝地将表格数据整合到其回答中，从而生成更加丰富和动态的内容。
TAG在ABAP中的应用
ABAP（Advanced Business Application Programming）是SAP软件的编程语言，广泛用于企业资源规划（ERP）系统的开发。ABAP SDK for Google Cloud允许开发者直接使用ABAP访问Google Cloud服务。在最新的ABAP SDK版本中，已经预包含了Vertex AI SDK，使得开发者可以利用Google Cloud的机器学习能力，包括TAG技术。
Vertex AI SDK简介
Vertex AI是Google Cloud的机器学习平台，它提供了一系列的工具和服务，帮助开发者构建、部署和管理机器学习模型。Vertex AI SDK作为ABAP SDK的一部分，使得ABAP开发者能够轻松地将机器学习集成到他们的SAP解决方案中。
TAG在ABAP中的实际应用
通过ABAP SDK for Google Cloud，开发者可以利用TAG技术来增强他们的SAP解决方案。以下是TAG在ABAP中的一些潜在应用场景：
- 动态报告生成：利用TAG技术，可以根据表格数据动态生成报告，为用户提供更加个性化和实时的信息。
- 客户服务自动化：通过集成TAG技术，可以自动回答客户关于订单状态、库存水平等基于表格数据的问题。
- 销售预测：结合历史销售数据和市场趋势，TAG技术可以帮助生成更准确的销售预测报告。
- 财务分析：利用TAG技术，可以快速生成财务报表，帮助企业做出更明智的财务决策。
- 供应链优化：通过分析供应链数据，TAG技术可以帮助企业优化库存管理和物流流程。
结论
TAG技术为ABAP开发者提供了一种新的工具，以更自然和动态的方式处理结构化数据。与Text-to-SQL相比，TAG技术在需要动态生成自然语言回答的场景中具有明显优势。选择合适的方法取决于具体的用例需求，无论是需要执行结构化查询（Text-to-SQL）还是需要动态上下文感知生成（TAG）。