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,预训练的语言模型(PLMs)已被开...
该研究主要面向真实数据库的 Text-to-SQL 评估，过去流行的测试基准，比如 Spider 和 WikiSQL，仅关注具有少量数据库内容的数据库 schema，导致学术研究与实际应用之间存在鸿沟。BIRD 重点关注海量且真实的数据库内容、自然语言问题与数据库内容之间的外部知识推理以及在处理大型数据库时 SQL 的效率等新三个挑战。首先...
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任务是将自然语言问题转换成SQL查询,这对自然语言处理和数据库领域都是一项挑战。近年来,大型语言模型(LLMs)成为Text-to-SQL任务的新范式。特别是,GPT-4实现了在Spider排行榜上85.3%的执行准确率。尽管已有研究取得进展,但LLM基础的Text-to-SQL解决方案的提示工程缺乏系统性研究。目前研究集中在问题表示...
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,预训练的语言模型(...
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...
DAILSQL在LLM的TexttoSQL任务中的详细评估如下：性能表现：执行准确率：DAILSQL在Spider排行榜上以86.6%的执行准确率刷新了SOTA记录，证明了其卓越的性能。高效性：DAILSQL不仅性能出色，而且在处理TexttoSQL任务时更为高效，强调了Token效率的重要性。关键要素与创新：问题表示：DAILSQL提出了一种新的Text...
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 (CanLLM 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 Text-SQL pair,数据存储量高达 33.4 GB。之前最优的模型在 BIRD 上评估仅达到...
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 BIg...