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分解以提升注意力：通过工作流范式提升text-to-SQL的落地性能
演讲大纲：
一、背景
Text-to-SQL的相关研究
Text-to-SQL面临的挑战
二、DEA-SQL(分解提升注意力的工作流范式)方法介绍
简介概览与模块介绍
实验设计与结论
三、落地OlaChat, OlaSQL相关实践概览
四、总结与未来展望
听众收益：
1）text-to-SQL的研究进展和工作流范式
2）企业该如何落地text-to-SQL应用
3）未来text-to-SQL的研究和实践展望
落地挑战和方案重点：
1) The LLM has limited understanding of tables, fields, and dimension values (Information Determination: two-stage)
2) Single-step COT capability is limited, How to design a good workflow paradigm for text2sql tasks? (Workflow Paradigm)
3) The capabilities of the LLM are limited, how to maximize the potential of the model? (Check optimization, active learning)
学历：硕士
京东 -> 金山软件 -> 迅雷网络 -> 理想汽车
从事AI研究和应用14年，参与京东个性化推荐第一版，金山软件智能运维系统，迅雷网络推荐系统，目前在理想汽车致力于大语言模型在数据分析领域的应用和推广。
