"), actionButton("submit_btn", "Submit") ), mainPanel( uiOutput("the_sql"), br(), br(), verbatimTextOutput("results") ) ))server <- function(input, output) {# Create the prompt from the user query to send to GPT the_prompt <- eventReactive(input$sub...
随着GPT模型的快速发展和卓越表现,越来越多的应用开始集成GPT模型以提升其功能和性能。在本文章中,将总结构建SQL提示的方法,并探讨如何将一个开源SQL工程进行产品化。
本文首先详细介绍SQL的基本概念、文本到SQL的发展历程、主要挑战等背景知识,然后介绍文本到SQL的代表性数据集,概述经典和最新模型方法,最后深入分析总结最近5篇探索LLM在文本到SQL任务上的应用研究论文。这些工作主要从模型性能评估和提示设计方法两个方面展开,为未来该方向的研究提供了宝贵经验。 二、背景知识 (一)SQL...
oats-center/OATS-GPT-SQL main BranchesTags Code Folders and files Latest commit History12 Commits README.md gpt_sql.py requirements.txt View all files Repository files navigation README Preview This code will allow you to create a local api for your sql database. We will then connect ...
编写sql的统计语句是一项复杂的任务,特别是涉及多表的情况下。但有了GPT的帮助,一切变得轻松愉快。 AI7号 - 最强人工智能Chat举例说明有表结构如下: users(user_id, name) bills(bill_id, user_id, amount, sta…
GPT-3便会迅速作答，给出对应的SQL语句：SELECT COUNT(*) FROM usersWHERE signup_time > now() - interval ‘1 month’更神奇的是，GPT-3是在不知道“数据库模式”的情况下，默认存在“users”这个表；以及在用户注册过程中，存在“signup_time”这样的字段。相当的智能了！就连开发者本人都连连惊叹道：...
使用GPT-3将文本转换为SQL的方法是，首先在文本查询和对应的SQL语句的数据集上对模型进行微调。微调完成后，将文本查询作为输入给模型，生成对应的SQL语句作为输出。然后在数据库上执行生成的SQL语句以获取所需信息。微调过程可以通过在大量文本查询和对应的SQL语句上训练模型来完成，这将有助于模型理解自然语言和SQL...
因此本文提出了一种检索增强的提示方法，针对基于LLM的Text-to-SQL框架进行改进。本文提出的方法包括两个部分：样本感知的提示和动态修订链。通过样本感知的提示，我们将SQL操作符的组合和与给定问题相关的细粒度信息结合在一起。为了检索与输入问题具有相似意图的问题，我们提出了两种辅助检索的策略：利用LLM简化原始问题...
领先性能表现：在Spider、BIRD等9个权威文本转SQL基准测试中，OmniSQL成绩优异，超越DeepSeek-V3、GPT-4o等模型。不管查询准确性、速度，还是对复杂查询的处理能力，都很出色，提供高效可靠服务。简洁高效零额外设计：OmniSQL用单一模型实现高精度文本转SQL，不依赖外部SQL修正模块，减少系统复杂性与维护成本，提升运行...