本文是根据Text2SQL任务做的业务延伸,主要是在给某客户公司完成相关开发需求时遇到的具体业务问题进行的总结,并针对业务问题进行的优化。Agent版本对比V2.0等算法优化工作多了额外的数据可视化模块,属于商业交付的业务。算法层面的优化,可以参考作者前面的几篇文章。 这里的任务是国外的客户,数据采用的甲方提供的数据,英文...
下面我们分别基于C3, DIN-SQL, SQL-PALM,BIRD这四篇论文了解DB应用中可以提升SQL生成效果的各个子模块,前三篇都是基于传统的Spider数据集,BIRD则提出了全新的难度更高更符合真实世界应用的新基准A Big Bench for Large-Scale Database Grounded Text-to-SQLs DIN-SQL DIN-SQL: Decomposed In-Context Learning of...
def create_sql_agent(self): return create_sql_agent( llm=self.chat_llm, db=self.db, prompt=self.prompt, agent_type="openai-tools", verbose=True, ) create_sql_agent函数创建了SQL 代理,它包含了LLM、数据库、提示,agent_type必须是“openai-tools”。 improved_query = json.loads(BaseAgent.get_...
AI Agent 的诞生就是为了处理各种复杂任务的,就复杂任务的处理流程而言 AI Agent 主要分为两大类:行动类、规划执行类。总而言之,AI Agent 就是结合大模型能去自动思考、规划、效验和执行的一个计算体,以完成特定的任务目标,如果把大模型比作大脑,那 AI Agent 可以理解为小脑 + 手脚。 1.2.4 AI Agent 对比人...
所属分类Agent、人工智能、GPT、text2SQl、大模型 作品详情 项目模块: 主要是针对text2SQL任务的全链路优化,增加了SQL数据可视化的推理过程,实现整体的数据可视化Agent.项目分工: 负责对业务整体的建模,包括SQL生成任务的优化,图表关系的业务建模,和API参数的智能生成。主要包括: SQL生成任务的拆解优化,针对图表分类和...
一、为什么要用大模型Agent技术 近期,大模型的迅猛发展为 AI 行业带来了巨大的进步,也有力地推动了 AIOps 的变革。大模型主要通过对话的方式实现智能赋能,Agent 借助多步对话,利用规划、反思以及工具的使用,以目标为驱动,形成能够自治完成复杂任务的智能体。
1. AI Agent(LLM Agent)介绍 1.1. 术语 Agent:“代理” 通常是指有意行动的表现。在哲学领域,Agent 可以是人、动物,甚至是具有自主性的概念或实体。 AI Agent:AI Agent(人工智能代理)是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。 RPA:RPA(Robotic Process Automation) 即机器人流程自动化,是一种软件自...
简介:本文探讨了在Text2SQL应用实践中,大模型LLM Agent如何发挥作用,解析了其助力解决的主要痛点和挑战,并通过案例说明其应用效果,最后展望了该技术的未来趋势和潜在应用前景。 随着人工智能技术的飞速发展,大模型LLM Agent在诸多领域展现出了强大的实力。特别是在Text2SQL应用上,LLM Agent的实践案例不断涌现,引起了业...
agent_executor = create_sql_agent(llm, db=db, agent_type="openai-tools", verbose=True) # Streamlit app layout st.title('SQL Chatbot') # User input user_query = st.text_area("Enter your SQL-related query:", "List Top 10 Employees by Salary?") ...
SQLAgent 是一个 开源的(Open source)、大模型驱动的(LLM-Powered)、专注于私有化部署的Text2SQL 智能体(Agent) 项目(Project) - nWayPlay/SQLAgent