(TAG-Bench项目使用教程)

#(TAG-Bench项目使用教程)

TAG-Bench TAG-Bench: A benchmark for table-augmented generation (TAG) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ta/TAG-Bench

1. 项目目录结构及介绍

TAG-Bench项目的目录结构如下：

TAG-Bench/
├── assets/             # 存储项目相关的资源文件
├── setup/              # 包含项目初始化和配置的脚本文件
├── tag/                # 包含项目的主要代码文件
│   ├── hand_written.py # 手写TAG的Python脚本
│   ├── text2sql.py     # Text2SQL方法实现的Python脚本
│   ├── text2sql_lm.py  # Text2SQL结合语言模型的方法实现的Python脚本
│   ├── rag.py          # RAG方法实现的Python脚本
│   └── analyze.py      # 分析方法实现的Python脚本
├── .gitignore          # 指定git忽略的文件和目录
├── LICENSE             # 项目的MIT许可文件
├── README.md           # 项目的说明文档
├── pyproject.toml      # 项目的Python项目配置文件
├── requirements.txt    # 项目所需的Python包列表
└── tag_queries.csv     # TAG查询的数据文件

2. 项目的启动文件介绍

TAG-Bench项目的启动主要是通过tag目录下的Python脚本进行。以下是几个主要的启动脚本及其用途：

• hand_written.py：执行手写的TAG方法，需要指定使用的模型和输出目录。
• text2sql.py：执行Text2SQL方法，将自然语言查询转换为SQL查询。
• text2sql_lm.py：执行Text2SQL方法并结合语言模型，用于提升查询的准确度。
• rag.py：执行RAG方法，一种基于检索和生成的方法。
• analyze.py：执行分析脚本，用于评估不同方法的准确率和延迟。

3. 项目的配置文件介绍

TAG-Bench项目使用以下配置文件：

• requirements.txt：此文件列出了项目运行所需的Python包，使用pip install -r requirements.txt命令安装所有依赖。
• pyproject.toml：这是Python项目的配置文件，其中可能包含有关项目构建和依赖的配置信息。

在setup目录中，还有一些脚本用于项目的初始化和配置：

• get_dbs.sh：用于下载BIRD数据库并转换为Pandas DataFrame。
• embed_all_dfs.sh：用于在GPU上为DataFrame创建索引，提高查询效率。
• get_text2sql_prompts.sh：用于获取Text2SQL的提示，并将它们添加到tag_queries.csv文件中。

在进行任何操作之前，确保已经正确设置了环境并且安装了所有必要的依赖项。

TAG-Bench TAG-Bench: A benchmark for table-augmented generation (TAG) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ta/TAG-Bench