1)查询方案 Query schema 在这个案例中,我们将为发布日期定义显式的最小和最大属性以便进行过滤: from typing import Optional from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field class Search(BaseModel): """搜索包含软件库教学视频的数据库""" query: str = Field( ..., description="对视频字幕执...
这里的SQL Generation是通过上一子任务确认对应的prompt模板,根据业务难度筛选"合适"的few-shot case示例。同时根据用户输入query和Schema Link的信息,完成SQL语句的生成。 同时,这里为提升LLM推理的效果,针对性加入了COT的推理过程,关于COT的实现,可以参考作者V1.0版本优化中的介绍。 3.2 数据可视化 业务场景: 需要支持...
SQL Generation: 这里的SQL Generation是通过上一子任务确认对应的prompt模板,根据业务难度筛选"合适"的few-shot case示例。同时根据用户输入query和Schema Link的信息,完成SQL语句的生成。 同时,这里为提升LLM推理的效果,针对性加入了COT的推理过程,关于COT的实现,可以参考作者V1.0版本优化中的介绍。 3.2 数据可视化 业...
Apache Superset is a Data Visualization and Data Exploration Platform - [SIP-128] AI/LLM query generation in SQL lab · apache/superset@eb39ddb
3. SQL Generation 同样对应以上的3种分类,论文采用的3种few-shot-prompt如下 easy:直接使用指令+表结构+ schema Link + few-shot Medium:表结构和schema Link相同,指令加入了zero-shot的思维链激活,思维链每一步会对应中间的SQL sub query。But这里有些奇怪的是论文中Medium部分的few-shot很多也是单表查询不需要...
向量数据库弥补了这一空白。它们以AI为中心,使用向量的方式处理数据,可以有效管理复杂的非结构化数据。当与LLMs协作时,向量数据库支持相似性查找和上下文理解,提供了超出传统SQL和NoSQL数据库的能力。它们擅长处理近似值和模式识别,使之特别适用于对数据的微妙理解比精确数据匹配更重要的AI应用。
SQLCoder is a family of large language models that outperforms gpt-4 and gpt-4-turbo for natural language to SQL generation tasks on our sql-eval framework, and significantly outperform all popular open-source models. Installing SQLCoder If running on a device with an NVIDIA GPU with more th...
最后部署业务需要的中间组件PostgresSQL /Redis/ Weaviate,使用如下命令启动: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 cd docker docker compose-f docker-compose.middleware.yaml up-d 3.2 后端服务部署和启动 3.2.1 conda环境 代码语言:javascript ...
为应对这些难题，RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术通过引入知识库作为大语言模型的辅助，克服长尾知识获取、信息时效性、私有数据查询及增强信息源验证与可解释性的不足。通过标准化流程加速知识的定制化嵌入，即经由分块、索引等步骤将专有知识存储于向量数据库中，依据用户查询精准匹配，以此丰富大模型的输入...
来自论文《Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation》 摘要内容:微调是实际上利用大型预训练语言模型执行下游任务的首选方法。然而,这种方法会修改所有语言模型的参数,因此必须为每个任务存储完整的副本。在本文中,我们提出了前缀微调(prefix-tuning),这是一种针对自然语言生成任务的轻量级微调替代方案。