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...
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、...
SQL 和代码生成具有挑战性,因为它需要理解自然语言和编程语言的语义和语法,并生成符合用户意图的有效和准确的输出。 图1。Arctic模型根据用户提示生成响应的示例 该模型击败了其他最先进的开放模型,在 Spider 基准测试中实现了 79%的准确率,Spider 基准是一个大规模、复杂和跨领域的语义解析和文本到 SQL 数据集,旨在...
3.SQL 生成：面向全球招募了由数据工程师和数据库课程学生组成的标注团队为 BIRD 生成 SQL。在给定数据库和参考数据库描述文件的情况下，标注人员需生成 SQL 以正确回答问题。采用双盲（Double-Blind）标注方法，要求两位标注人员对同一个问题进行标注。双盲标注可以最大程度减少单一标注人员所带来的错误。4. 质量检测...
Llama-2–7B是Meta微调生成文本模型的最小版本。这是一款非常基础的车型,所以我们不应该期望它有出色的性能。 Zephyr是Mistral车型的微调版本,性能不错。在某些方面,它的性能比10倍大的开源型号Llama-2–70b要好。然而,Zephyr与ChatGPT或Claude等专有模型之间仍有一些差距。
从上面可以看出,得到了三种不同的输出结果。 第一个结果是将给定提示转换为 sql 查询。 原始结果是作为此查询的结果从数据库返回的原始数据。 最后,处理后的数据是chatgpt将sql结果解释为纯文本。 3. 2 通过 gRPC 使用ChatSQL 启动gRPC 服务器: python3 main.py -p 9001 ...
在具体实践中,我们可以将自然语言问题作为输入,通过LangChain的Prompt组件生成相应的SQL查询语句。然后,通过OpenAI提供的LLM模型对生成的SQL语句进行校验和优化,确保其准确性和性能。最后,将优化后的SQL语句发送到关系型数据库(RDB)进行执行,获取查询结果并返回给用户。
给定一个数据库,数据库中包含多张表,然后根据用户输入的prompt信息,生成对应的SQL语句以及描述SQL结构化信息对应的图表类型和参数K-V对。(前端UI界面由客户公司完成)。 即完整的产品链路为用户在终端界面上输入查询prompt信息,通过LLM生成对应的SQL,完成SQL查询操作,然后根据该结果由LLM决策用什么形式展示查询结果,并生...
• (1) DINSQL:将SQL查询生成分解为多个子任务,并为每个子任务设计了特定的提示,以指导GPT-4生成最终的SQL查询。 • (2) DAILSQL:以SQL代码风格对问题和数据库架构进行编码,根据结构和查询的相似性选择少量示例,这些元素被整合成一个高效的提示,引导GPT-4进行操作。