作者基于DIN-SQL的实践: LLM在中文Text2SQL的实践作者基于DIN-SQL的优化V1.0: LLM在中文Text2SQL任务上的优化V1.0 二.问题 这期优化工作,主要围绕着业务中的三个问题来展开,相关的问题描述如下: 2.1 数据库描述问题 作者的实验的数据库Demo,为参考服务企业的业务功能,简化构建的中文数据集。该数据集对比开源的数...
我们可以将Text2SQL任务拆解为2个大的部分,第一是利用LLM对用户的输入进行语义理解,然后结合数据库中表的结构信息,抽取出相关的字段信息。第二是利用抽取的字段信息生成结构化的SQL语句。对于SQL语句的执行,这部分的工作交给了应用层的服务。 底座模型选择: Llama : 2023年2月,Meta AI提出开源大模型Llama,有7b、...
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...
本文主要是针对中文Text2SQL业务场景做的业务落地,即通过用户输入的自然语言文本信息(Text),转换为对应的SQL查询语句,然后通过对数据库中的数据进行检索查询,自动化生成相关的可视化表格,以可视化报表的形式与用户实现交互。 1.2 技术实现 作者基于DIN-SQL的实践:LLM在中文Text2SQL的实践 作者基于DIN-SQL做的一期优化:...
我们在Text2SQL上面的应用主要包括两个阶段,第一阶段是利用LLM理解你的请求,通过请求去生成结构化的SQL;下一个阶段是在生成的SQL上自动化的查询数据库,返回结果,然后利用LLM对结果生成总结,提供分析。 3.1 第一阶段: 利用LLM理解文本信息,生成SQL,目前通过spider数据集来评测,GPT家族还是笑傲群雄。但是这里我们如果只...
我们在Text2SQL上面的应用主要包括两个阶段,第一阶段是利用LLM理解你的请求,通过请求去生成结构化的SQL;下一个阶段是在生成的SQL上自动化的查询数据库,返回结果,然后利用LLM对结果生成总结,提供分析。 3.1 第一阶段: 利用LLM理解文本信息,生成SQL,目前通过spider数据集来评测,GPT家族还是笑傲群雄。但是这里我们如果只...
一、前言: 目前,大模型的一个热门应用方向text2sql它可以帮助用户快速生成想要查询的SQL语句。那对于用户来说,大部分简单的sql都是正确的,但对于一些复杂逻辑来说,需要用户在产出SQL的基础上进行简单修改,Text2SQL应用主要还是帮助用户去解决开发时间,减少开发成本。
我们在Text2SQL上面的应用主要包括两个阶段,第一阶段是利用LLM理解你的请求,通过请求去生成结构化的SQL;下一个阶段是在生成的SQL上自动化的查询数据库,返回结果,然后利用LLM对结果生成总结,提供分析。 3.1 第一阶段: 利用LLM理解文本信息,生成SQL,目前通过spider数据集来评测,GPT家族还是笑傲群雄。但是这里我们如果只...
随着人工智能技术的不断发展,大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域的应用日益广泛。其中,LLM在Text2SQL技术上的应用实践备受关注。Text2SQL是将自然语言文本转换为结构化查询语言SQL的过程,它能够帮助用户简化查询创建过程,降低开发成本,打破人与结构化数据之间的壁垒。本文将详细介绍LLM在Text2SQL上的应用实践。
三、Text2SQL使用: 我们在Text2SQL上面的应用主要包括两个阶段,第一阶段是利用LLM理解你的请求,通过请求去生成结构化的SQL;下一个阶段是在生成的SQL上自动化的查询数据库,返回结果,然后利用LLM对结果生成总结,提供分析。 3.1 第一阶段: 利用LLM理解文本信息,生成SQL,目前通过spider数据集来评测,GPT家族还是笑傲群雄...