为了充分利用大语言模型（Large Language Model，简写为 LLM）的语言理解能力，提高 Text2SQL 的模型微调效率和模型精度，在 DB-GPT 框架下提出了一个端到端大模型 Text2SQL 微调子框架 DB-GPT-Hub。在 DB-GPT 框架下，构架了 Text2SQL 领域下的数据预处理 - 模型微调 - 模型预测 - 模型验证 - 模型评估的...
为了充分利用大语言模型(Large Language Model,简写为 LLM)的语言理解能力,提高 Text2SQL 的模型微调效率和模型精度,在 DB-GPT 框架下提出了一个端到端大模型 Text2SQL 微调子框架 DB-GPT-Hub。在 DB-GPT 框架下,构架了 Text2SQL 领域下的数据预处理 - 模型微调 - 模型预测 - 模型验证 - 模型评估的全链...
为了充分利用大语言模型(Large Language Model,简写为 LLM)的语言理解能力,提高 Text2SQL 的模型微调效率和模型精度,在 DB-GPT 框架下提出了一个端到端大模型 Text2SQL 微调子框架 DB-GPT-Hub。在 DB-GPT 框架下,构架了 Text2SQL 领域下的数据预处理 - 模型微调 - 模型预测 - 模型验证 - 模型评估的全链...
为了充分利用大语言模型(Large Language Model,简写为 LLM)的语言理解能力,提高 Text2SQL 的模型微调效率和模型精度,在 DB-GPT 框架下提出了一个端到端大模型 Text2SQL 微调子框架 DB-GPT-Hub。在 DB-GPT 框架下,构架了 Text2SQL 领域下的数据预处理 - 模型微调 - 模型预测 - 模型验证 - 模型评估的全链...
图1.DB-GPT-Hub 的架构流程图 如图一所示:DB-GPT-Hub 项目重点关注在数据预处理 - 数据集构建 - 模型微调 - 模型预测 - 模型验证部分,微调得到的模型可以无缝衔接部署到 DB-GPT 框架中,然后结合知识问答和数据分析等能力展示模型在 Text2SQL 领域的优越性能。
图1.DB-GPT-Hub 的架构流程图 如图一所示:DB-GPT-Hub 项目重点关注在数据预处理 - 数据集构建 - 模型微调 - 模型预测 - 模型验证部分,微调得到的模型可以无缝衔接部署到 DB-GPT 框架中,然后结合知识问答和数据分析等能力展示模型在 Text2SQL 领域的优越性能。
1.DB-GPT-Hub简介 Text-to-SQL(简写为 Text2SQL,或者 NL2SQL)是一项将自然语言描述转化为对应的结构化查询语句(Structured Query Language, 简写为 SQL)的技术,它能利用简洁清晰的自然语言描述,有效地辅助人们对海量的数据库进行查询,简化数据查询和分析的工作。随着生成式人工智能(Artificial Intelligence Generated ...
DB-GBT:开源 AI 应用框架,开启数据库智能分析新时代 #DBGPT #智能体 #AI应用框架#ai在抖音 #人工智能 一、开发背景传统企业数据开发存在技术栈复杂、开发周期长等问题。DB-GBT 作为开源的 AI 原生应用框架,引 - 后端研发Marion于20250111发布在抖音,已经收获了7629个
通过微调中型到大型 open source 的 LLM 并对 textSQL 任务进行标准化和全面的评估;模块化且易于扩展的代码库,支持主流 LLM 和实验场景,优先考虑微调方法,并扩展到基于 prompt 的方式。工作研究了与基于 promp 方法相比,微调方法的潜在收益和性能边界,并探索了针对特定场景的最佳解决方案。希望 DB-GPT-Hub 以及...