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...
一、DB-GPT-Hub是什么 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...
DB-GPT-Hub是一个实验性项目,利用大型语言模型(LLMs)实现文本到SQL的解析。地址:github.com/eosphoros-ai/DB-GPT-Hub 该项目包括各种阶段,包括数据收集、数据预处理、模型选择和构建以及模型权重的微调。通...
git clone https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT-Hub.git cd DB-GPT-Hub conda create -n dbgpt_hub python=3.10 conda activate dbgpt_hub 从源码安装 DB-GPT-NLU, cd src/dbgpt-hub-nlu pip install -e . 微调 # 假设后续使用 bge-large-zh-v1.5 作为基础模型 export base_model="/data/mode...
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1. What is DB-GPT-Hub DB-GPT-Hub is an experimental project that leverages Large Language Models (LLMs) to achieve Text-to-SQL parsing. The project encompasses various stages, including data collection, data preprocessing, model selection and construction, and fine-tuning of model weights. Thro...
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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...
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 ...