في عالم البيانات الضخم الذي نعيشه اليوم، يعتبر تحويل النصوص الطبيعية إلى استعلامات SQL من التحديات البارزة التي تواجه المطورين. رغم أن الأنظمة القائمة على نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models) حققت تقدمًا ملحوظًا، إلا أنها لا تزال تعاني عندما تعتمد الاستفسارات على معرفة متخصصة تتعلق بمجالات معينة مثل المنطق التجاري والعادات التحليلية. ولأن المعلومات المتعلقة بالاستعلامات التاريخية تقدم مصدرًا ثمينًا لتلك المعرفة، أُطلق مؤخرًا معيار BIRD-History كخطوة رائدة لسد هذه الفجوة.

يتضمن BIRD-History 1,393 مهمة موزعة على 11 قاعدة بيانات، تم تصميمها خصيصًا لتقييم قدرة أنظمة تحويل النصوص إلى SQL على استغلال الاستفسارات الطبيعية غير المحددة مستندةً على نصوص SQL التاريخية. كل مهمة تتضمن تسميات دقيقة تحدد الاستعلامات التاريخية التي تحتوي على المعرفة ذات الصلة، ما يسمح بتقييم منهجي لفعالية عملية الاسترجاع والاستخدام الفعّال للمعرفة.

إلى جانب هذا المعيار، تم اقتراح أداة استرجاع تتيح استخراج خمسة أنواع من المعرفة الخارجية من النصوص SQL التاريخية، مما يسهل استرجاع وترتيب المقاطع ذات الصلة لتوليد الاستعلامات. والمثير للدهشة أن هذه الأداة تتكامل بسلاسة مع أنظمة تحويل النصوص إلى SQL الحالية دون الحاجة إلى تعديل البرامج المبدئية.

أظهرت التجارب تحسينات مستمرة عبر أربعة أنظمة لتحويل النصوص، مما يبرز قيمة الاستفادة من سجلات الاستعلامات التاريخية في التعامل مع الاستفسارات غير المحددة. يمكنك الاطلاع على مجموعة البيانات والشيفرات البرمجية مفتوحة المصدر عبر الرابط: https://github.com/zjuidg/BIRD-History.