一年后，人工智能及机器学习研究商 Abacus.AI 首席执行官 Bindu Reddy 表示：「LLM 用英语取代的第一个编程语言是 SQL，SQL 生成准确率超过 95%，超过了人类 SQL 程序员（准确率为 92%）的平均水平，大多数数据库产品已经提供了一个 chatbox 接口来查询数据」。Bindu Reddy 口中的 Chatbox 是一个开源的桌面端...
观点 通过向 LLMs 提供指导性的提示，可以将自然语言查询转换为 SQL 命令，但这种方法在大型数据库中效...
虽然使用 LLM 评估 SQL 生成的潜力显而易见，但挑战仍然存在。LLM 通常会对数据结构和关系做出错误的假设，或者错误地假设测量单位或数据格式。找到要包含在评估提示中的正确数量和类型的架构信息对于优化性能非常重要。任何探索 SQL 生成用例的人都可能会探索其他几个领域，例如优化模式信息的包含、提高 LLM 对数据库...
llm=OpenAI(temperature=0)) toolkit.get_tools() agent_executor = create_sql_agent( llm=ChatOpenAI(temperature=0.1, model = 'gpt-4-1106-preview'), toolkit=toolkit, verbose=True, agent_type=AgentType.OPENAI_FUNCTIONS ) agent_executor
和分析型的查询相比,流计算的数据同步逻辑显然简单很多,只要分析SQL,按需求字段进行同步即可。这里就不贴完整的代码了,就把相关部分的prompt贴出来。 当前有2个数据库的连接信息,分别是: 1. 数据库名称 processes 连接串 mysql://root@test-db1.com:3306/processes 下面是这个数据库的表结构 ``` CREATE TABLE ...
SQL 向量数据库 SQL 向量数据库是一种专门的数据库类型,它将传统 SQL 数据库的功能与向量数据库的功能相结合。它提供了借助 SQL 高效存储和查询高维向量的能力。 上图展示了两个主要的 SQL 向量数据库:pgvector 和 MyScaleDB。Pgvector 是PostgreSQL的向量搜索插件。它易于上手,适用于管理小型数据集。然而,由于 ...
首先我们修复了一个SQL查询中的bug。然后我们重新思考了查询的设计。这里是使用LLM调整SQL查询的进一步方法。译自Techniques for Using LLMs to Improve SQL Queries。这个有问题的查询本意是检测Azure虚拟机中的网络安全组是否允许对敏感端口进行入站访问。一个用户报告说，对于两个不同的测试用例，查询报告正常，但本...
defgenerate_sql(db_schema:str,query:str)->str:""" 调用LLM,利用工具调用能力,生成SQL语句:param db_schema:数据库表结构信息:param query:用户的原始提问:return:生成的结构化SQL""" # 加载环境变量 dotenv.load_dotenv()# 创建智谱AI客户端 client=ZhipuAI(api_key=os.getenv("ZHIPUAI_API_KEY"))# ...
1. NL2SQL现状 自然语言转SQL(nl2sql)技术是指自然语言查询转化为SQL查询,降低普通用户和专家用户在访问海量数据集和获取数据分析结果时的门槛。 1.1 我们目前处于何方? 图片 上图展示了过去二十年nl2sql方法的演进历程,从基于规则的方法,到基于深度神经网络的方法,再到可调的预训练语言模型(PLMs),直至大型语言模型...
自然语言转SQL(NL2SQL)是自然语言处理(NLP)领域的一个重要任务,旨在将用户以自然语言形式提出的问题转换为可执行的SQL查询语句,从而从数据库中检索相关信息。这一技术能够显著降低非专家用户与关系数据库交互的技术门槛,提高生产力。然而,实现高效准确的NL2SQL系统仍然面临诸多挑战。 实验设置 为全面评估各LLM模型在NL2...