最近的Text-to-SQL方法利用大型语言模型(LLMs),通过从数据库管理系统获取反馈来提高效率。然而,这些方法在处理数据库不匹配时遇到困难,这些错误不会触发执行异常。 为了解决这些挑战,提出了一个基于工具辅助智能体框架的方法,为LLM智能体配备了两个专门的工具:一个检索器和一个检测器,用于诊断和纠正SQL查询中的数据...
从上述的任务描述上看，似乎直接利用LLM做推理，就可以直接实现Text2SQL的任务。当然在实际使用中，一般...
一个轻量级、支持全链路且易于二次开发的大模型应用项目 基于 Dify 、Ollama&Vllm、Sanic 和 Text2SQL 📊 等技术构建的一站式大模型应用开发项目,采用 Vue3、TypeScript 和 Vite 5 打造现代UI。它支持通过 ECharts 📈 实现基于大模型的数据图形化问答,具备处理 CSV
Text-to-SQL(Text2SQL)是将自然语言文本(Text)转换成结构话查询语言(Structured Query Language,SQL)的过程,属于自然语言处理-语义分析(Semantic Parsing)领域的子任务,Text-to-SQL也被简写为NL2SQL。通过该技术,可以简化查询创建过程,一般适用于简单的选择查询和复杂的查询操作,如级联查询等。 二、Text2SQL任务数据...
DB-GPT-Hub是一个利用LLMs实现Text-to-SQL解析的实验项目,主要包含数据集收集、数据预处理、模型选择与构建和微调权重等步骤,通过这一系列的处理可以在提高Text-to-SQL能力的同时降低模型训练成本,让更多的开发者参与到Text-to-SQL的准确度提升工作当中,最终实现基于数据库的自动问答能力,让用户可以通过自然语言描述...
随着大语言模型（LLM）技术的普及，借助大模型微调（Fine Tuning）等技术将自然语言自动翻译为SQL语句（...
同样，deepseek LLM主要有base和chat两大类，分别有7b和67b两种参数格式。论文中的数据显示，deepSeek ...
基于LLM的Text-to-SQL任务 LLM方法采用上下文学习范式，将Text-to-SQL视为生成任务。输入包括任务指令...
基于LLM的应用开发基本架构如上图，本文介绍以LangChain + OpenAI + RDB的方式来实现Text2SQL的实践方案...
Text2SQL研究主要有基于模版和匹配的方法、基于Seq2Seq框架的方法和基于模型预训练的方法，随着LLM的崛起...