本文是根据Text2SQL的任务做的深度优化,主要是从中文Text2SQL任务中发现的问题进行总结归纳,然后根据业务问题提出候选的解决方案,并给出作者在此解决方案上的效果。 基线任务 基线任务是实现了2023年ACL上State of the Art一篇文章,文中提到DIN-SQL模型在中文Text2SQL任务上对比其他开源模型效果要好。作者在复现该文...
在LLM赋能BI的过程中,Text2SQL(或者称为NL2SQL)将自然语言表述的查询语句转化为SQL语句,是构建智能BI不可缺少的步骤。 Text2SQL的实现路径有几种: 基于prompt template的方法 基于SQLDatabaseChain的方法 基于Agent的方法 基于prompt template的方法 NL2SQL核心在于如何把自然语言组装成Prompt,并交给LLM转化成SQL。Open...
LLM在中文Text2SQL领域的应用 二. 工作描述 本任务对比于学术界的text2SQL任务,多了三个子任务: 图表类型选择、API参数对齐和槽位对齐。本期的SQL数据可视化Agent的4个子任务(青色标识部分)由LLM推理完成, 后续可尝试end2end的模式。整体上的业务流程图可以参考: 支持的五种业务场景最终展示效果参考: 柱状图: 折...
一、Text2SQL技术概述 Text2SQL,即将自然语言文本转换为SQL查询语句的技术,旨在降低数据库查询的门槛,使用户能够通过自然语言描述的方式轻松获取所需数据。在LLM数据库查询中,Text2SQL技术能够识别和理解用户的自然语言输入,并将其转换为准确的SQL语句,从而实现对数据库的高效查询。 二、不同方案实现LLM数据库查询 1...
SQL语句生成: 通过第一步抽取到的schema信息和用户的输入,可以构建SQL生成的prompt,可以参考如下格式: 至此,LLM已经可以根据用户的描述生成对应的SQL语句了。 四. 微调优化 如果你采用上述的流程进行Text2SQL推理,流程上是可以跑通的,但是体验不怎么好,你可能会遇到下列问题: ...
LLM大模型应用场景2:Text2SQL #小工蚁 - 小工蚁于20240408发布在抖音,已经收获了18.9万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
大语言模型(Large Language Model,下简称 LLM)出现之后,因为其体现出相当程度的理解力和总结能力,出现了很多关于其应用的探索。在这篇文章中,我们一起结合一个实际案例来聊下「RAG 对话机器人」以及「Text2SQL」两种目前走在前沿的 LLM 应用,讨论它们的适用场景、实现方式以及一些限制。
Text2SQL技术应运而生,它允许用户使用自然语言提问,而系统能够智能地将其转换为SQL查询语句,为数据库查询提供了更加便捷的途径。本文将对当前实现LLM(Large Language Model)数据库查询的几种不同方案进行总结。 一、基于模板的方法 早期Text2SQL的研究多集中于基于模板的方法。这种方案预先定义了一系列SQL语句的模板,...
什么是Text2SQL: Text2SQL是将自然语言文本(Text)转换成结构化查询语言SQL的过程,属于自然语言处理-语义分析(Semantic Parsing)领域的子任务。通过该技术,可以简化查询创建过程,一般适用于简单的选择查询和复杂的查询操作,如级联查询等等。 Text2SQL的主要特征: ...
一直以来,Text2SQL(或NL2SQL)在自然语言处理领域中占据重要位置,该技术旨在将自然语言转换为SQL语句,以便与数据库交互。作为业内领先的数据库管理平台软件创新企业,新数科技认为大语言模型(Large Language Model, LLM)赋能的Text2SQL技术能够有效简化用户与数据库的沟通过程,助推数据库交互体验的进一步提升。