论文地址:Next-Generation Database Interfaces: A Survey of LLM-based Text-to-SQL 从自然语言问题(文本到SQL)生成准确的SQL是一个长期以来的挑战,因为用户问题理解、数据库模式理解和SQL生成中的复杂性。传统的文本到SQL系统,包括人工工程和深度神经网络,已经取得了实质性进展。随后,预训
然而,随着开源的基于LLM的Text-to-SQL模型越来越多地嵌入实际应用和数据库交互中,一个关键的安全问题浮出水面:这些基于LLM的Text-to-SQL模型是否足够安全? 尽管针对基于LLM的Text-to-SQL模型的准确性和适用性改进进行了广泛研究,但后门攻击对这些模型的影响却鲜有探讨。具体而言,攻击者可以从开源平台下载预训练模型,...
万字长文梳理基于 LLM 的 Text-to-SQL 发展进程 OlaChat AI 数智助手万字长文深度解析,带你了解 Text-to-SQL 技术的前世今生。 论文地址:Next-Generation Database Interfaces: A Survey of LLM-based Text-to-SQL 从自然语言问题(文本到 SQL)生成准确的 SQL 是一个长期以来的挑战,因为用户问题理解、数据库...
Text-to-SQL refers to the task defined as " given a relational database D and a natural language sentence S that describes a question on D , generate an SQL query Q over D that expresses S ". Several LLM-based text-to-SQL tools, that is, text-to-SQL tools that explore Large ...
Text-to-SQL 是一项旨在将自然语言问题转换为可以在关系数据库中执行的相应 SQL 查询的任务。形式上,给定一个用户问题 Q(也称为用户查询、自然语言问题等)和数据库模式 S,任务的目标是生成 SQL 查询 Y,从数据库检索所需内容以回答用户问题。文本到 SQL 允许用户使用自然语言与数据库交互,而不需要 SQL 编程的专...
Text-to-SQL的研究，其实比你想象的要“老”得多。早在几十年前，科学家们就开始琢磨怎么让机器听懂人话，直接操作数据库。从早期的语法树和规则，到后来的LSTM、Transformer，再到如今风头正盛的LLM，技术几经迭代，却始终没能彻底解决这个问题。有人说，LLM是划时代的突破；也有人说，LLM只是个绣花枕头。老...
LLM-based Text-to-SQL系统主要采用两种方法：上下文学习（In-context Learning, ICL）和微调（Fine-tuning, FT）。上下文学习（ICL）依赖于准确构造的提示来引导模型生成SQL查询，而无需更新模型的参数。这种方法利用了大型语言模型的自然语言处理能力。微调（FT）则通过使用特定任务的数据集来精细调整模型的内部参数，...
在学术界，过去的 text-to-SQL 基准仅关注小规模数据库，最先进的 LLM 已经可以达到 85.3% 的执行准确率，但这是否意味着 LLM 已经可以作为数据库的自然语言接口？新一代数据集 最近，阿里巴巴联合香港大学等机构推出了面向大规模真实数据库的全新基准 BIRD (Can LLM Already Serve as A Database Interface? A ...
Text-to-SQL任务,即将自然语言问题转化为SQL查询语句,是NLP领域的一个重要研究方向。DAIL-SQL作为Text-to-SQL任务的一个基准数据集,对于评估LLM在该任务上的性能具有重要意义。 一、DAIL-SQL数据集简介 DAIL-SQL是一个用于评估Text-to-SQL系统性能的大规模数据集。它包含了大量用户提出的问题和对应的SQL查询语句,...
最近,阿里巴巴联合香港大学等机构推出了面向大规模真实数据库的全新基准 BIRD (Can LLM Already Serve as A Database Interface? A BIg Bench for Large-Scale Database Grounded Text-to-SQLs), 包含 95 个大规模数据库及高质量的 Tex...