1. MindSQL(库) MindSQL 是一个 Python RAG(检索增强生成)库,旨在仅使用几行代码来简化用户与其数据库之间的交互。 MindSQL 与 PostgreSQL、MySQL、SQLite 等知名数据库无缝集成,还通过扩展核心类,将其功能扩展到 Snowflake、BigQuery 等主流数据库。 该库利用 GPT-4、Llama 2、Google Gemini 等大型语言模型 (...
生成可运行SQL 首先选择对应的数据库, 然后模型即可根据对应的数据库 Schema 信息生成 SQL, 运行成功的效果如下面的演示: 自动分析执行SQL输出运行结果 数据库问答 基于默认内置知识库问答 自己新增知识库 从网络自己爬取数据学习 TODO 架构方案 DB-GPT基于 FastChat 构建大模型运行环境,并提供 vicuna 作为基础的大语...
DB-GPT由蚂蚁集团、阿里巴巴集团、京东集团、美团等公司的研究人员共同开发,融合了多种功能模块,能够轻松地与数据库进行自然语言交互,极大地提升了数据库的易用性和可访问性。DB-GPT不仅具备强大的知识库问答功能,还能够生成复杂的SQL查询语句,通过多智能体协作,为用户提供专业、高效的数据库操作体验。 开源地址:GitHub...
到二三月份的时候,ChatGPT 已经非常火了, 一些基于 ChatGPT 的非常有趣的应用喷涌而出,GitHub 也长期被这些有意思的项目霸占榜单, 这时我那颗躁动的心开始不安了,然后下定决心去深入学习 GPT。 三月份,大家也知道 LLMs 领域是非常热闹的,ChatGPT-4 的发布、微软 Copilot 的发布、LLaMA 的开源、国产一众大模型...
基于 prompt 的 In context Learning（ICL）方法；基于 text2sql 任务构建数据集并且微调开源的 LLM 以适配 text2sql 任务 基于 prompt 的方法相对来说成本较低，方法和效果都有相对成熟的结果；微调 LLM 的方法受限于消耗资源比较大，计算成本过高，没有得到很好地探索。B-GPT-Hub是一款很好的项目，这是一个基于...
官方文档:DB-GPT/README.zh.md at main · csunny/DB-GPT · GitHub测试了一下知识问答功能,总体感觉是不错的,但是不知道是不是对中文支持不太行的问题,存在一些答非所问,自问自答的问题。这个功能对工作没什么用,我的回答是可以吊打面试官了!!!测试了一下SQL生成
在dbgpt_hub/data/目录你会得到新生成的训练文件example_text2sql_train.json 和测试文件example_text2sql_dev.json ,数据量分别为8659和1034条。 对于后面微调时的数据使用在dbgpt_hub/data/dataset_info.json中将参数file_name值给为训练集的文件名,如example_text2sql_train.json。
除了直接对接原生模型接入DB-GPT场景使用之外,DB-GPT社区也支持了Text2SQL微调, 通过微调可以进一步提升Baichuan大模型在Text2SQL领域的准确率,更好的满足业务场景,实现业务落地。 在DB-GPT-Hub子项目中,我们从数据准备、微调(全参数、LoRA、QLoRA)、模型预测、评估、推理提供了完整的脚手架。 具体使用步骤如下: ...
run(query) model = ChatOpenAI( model="gpt-3.5-turbo", ) sql_response = ( RunnablePassthrough.assign(schema=get_schema) | prompt | model.bind(stop=["\nSQLResult:"]) | StrOutputParser() ) template = """Based on the table schema below, question, sql query, and sql response, write ...
DB-GPT 在Editor模式下执行SQL报错看日志不太看的出来， 可能是生产的sql 里一些特殊符号 导致解析出来...