« Table Augmented Generation » : différence entre les versions

Dernière version du 28 mai 2025 à 15:15

en construction

Définition

Modèle qui unifie des méthodes antérieures, telles que Text2SQL et la génération augmentée d'information applicative, et qui prend une requête en langage naturel R et renvoie une réponse en langage naturel A ancrée dans la source de données. Cette nouvelle approche du traitement automatique de la langue naturelle fusionne des données structurées, telles que des tableaux, avec des modèles de génération de texte qui améliorent la précision, la pertinence et la profondeur du contenu généré par la machine.

Français

Génération de tableau augmentée

Anglais

Table Augmented Generation

TAG

Sources

Source : Arion Research LLC

Source : arxiv

Source : Medium

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 == en construction ==
 == Définition ==
+Modèle qui unifie des méthodes antérieures, telles que Text2SQL et la '''[[Génération augmentée d'information applicative (GAIA)|génération augmentée d'information applicative]]''', et qui prend une requête en langage naturel ''R'' et renvoie une réponse en langage naturel ''A'' ancrée dans la source de données. Cette nouvelle approche du '''[[traitement automatique de la langue naturelle]]''' fusionne des '''[[données structurées]]''', telles que des tableaux, avec des modèles de '''[[Génération automatique de texte|génération de texte]]''' qui améliorent la précision, la pertinence et la profondeur du contenu généré par la machine.
 == Français ==
-''' xxxxx '''
+''' Génération de tableau augmentée '''
 == Anglais ==
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 '''TAG'''
- Table Augmented Generation (TAG) is a new approach in natural language processing (NLP) that merges structured data, such as tables, with text generation models. The goal of TAG is to enhance the accuracy, relevance, and depth of machine-generated content by allowing models to reference and reason over tabular data. By integrating tables into the generation process, TAG can significantly improve outputs in areas like report generation, business intelligence, and customer service, where both numerical and textual information are crucial.
+<!--Model that unifies prior methods, such as Text2SQL and RAG, and takes a natural language request R and return a natural language answer A grounded in the data source. This new approach in NLP merges structured data, such as tables, with text generation models which enhences the accuracy, relevance, and depth of machine-generated content.-->
+==Sources==
- In practice, Table Augmented Generation enables models to draw insights from data in tables and blend them seamlessly into narratives. This ability to reference specific data points helps to produce more informed and contextually relevant text, reducing factual inaccuracies or inconsistencies. As a result, industries that rely on data-heavy reports, such as finance, healthcare, and market analysis, can benefit from automating content generation without sacrificing precision.
- TAG represents a leap forward for AI by bridging the gap between unstructured text generation and structured data interpretation, opening up new possibilities for data-driven storytelling and decision-making.
+[https://www.arionresearch.com/blog/fe1i3sexqq9ggiattox9ds4lq2k7pa   Source : Arion Research LLC ]
+[https://arxiv.org/abs/2408.14717   Source : arxiv]
-==Sources==
+[https://medium.com/@akssyd/table-augmented-generation-tag-a-paradigm-shift-in-ai-driven-data-queries-4f282fd59fd9   Source : Medium]
-[https://arxiv.org/pdf/2408.14717  Source : arxiv]
-[https://www.arionresearch.com/blog/fe1i3sexqq9ggiattox9ds4lq2k7pa  Source : arionresearch ]
 [[Catégorie:vocabulary]]

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