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 - 模型评估的全链路工作流程,如下图所示: DB-GPT-Hub 的架构流程图 代码库设计 数据集构建:将原始文本到SQL数据加工成适合微调LLM的格式...
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...
sh dbgpt_hub/scripts/gen_train_eval_data.sh 这一步将会在dbgpt_hub/data路径下生成以下4个文件,其中example_text2sql_train.json是后续用来微调的数据集,example_text2sql_dev.json是后续用来评估的数据集: 3. 模型准备——Llama-2-7b-chat-hf为例 下载huggingface模型,这里下载的是Llama-2-7b-chat-hf,...
DB-GPT-Hub侧重于微调更大的大型语言模型。 框架设计 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 - 模型评估的全链路工作流程,如下图所示: DB-GPT-Hub 的架构流程图 代码库设计 ...
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 ...
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。
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...
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...
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...
DB-GPT-Hub通过微调来持续提升Text2SQL效果 DB-GPT-PluginsDB-GPT 插件仓库, 兼容Auto-GPT GPT-Vis可视化协议 dbgptsdbgpts 是官方提供的数据应用仓库, 包含数据智能应用, 智能体编排流程模版, 通用算子等构建在DB-GPT之上的资源。 安装 特性一览 私域问答&数据处理&RAG ...