(2)SqlCoder:Defog组织提出的先进的Text-to-SQL的大模型,表现亮眼,效果优于GPT3.5、wizardcoder和starcoder等,仅次于GPT4。 (3)LLaMA-Efficient-Tuning:这是一个易于使用的LLM微调框架,支持LLaMA-2、BLOOM、Falcon、Baichuan、Qwen、ChatGLM2等 七、实验结果 通过训练在开源数据集Spider上的实验结果如下图所示: 实...
作者基于DIN-SQL的实践: LLM在中文Text2SQL的实践作者基于DIN-SQL的优化V1.0: LLM在中文Text2SQL任务上的优化V1.0 二.问题 这期优化工作,主要围绕着业务中的三个问题来展开,相关的问题描述如下: 2.1 数据库描述问题 作者的实验的数据库Demo,为参考服务企业的业务功能,简化构建的中文数据集。该数据集对比开源的数...
1.3 参考功能LLM在中文Text2SQL领域的应用二. 工作描述 本任务对比于学术界的text2SQL任务,多了三个子任务: 图表类型选择、API参数对齐和槽位对齐。本期的SQL数据可视化Agent的4个子任务(青色标识部分)由LLM推理完成, 后续可尝试end2end的模式。整体上的业务流程图可以参考: 支持的五种业务场景最终展示效果参考: ...
我们在Text2SQL上面的应用主要包括两个阶段,第一阶段是利用LLM理解你的请求,通过请求去生成结构化的SQL;下一个阶段是在生成的SQL上自动化的查询数据库,返回结果,然后利用LLM对结果生成总结,提供分析。 3.1 第一阶段: 利用LLM理解文本信息,生成SQL,目前通过spider数据集来评测,GPT家族还是笑傲群雄。但是这里我们如果只...
我们在Text2SQL上面的应用主要包括两个阶段,第一阶段是利用LLM理解你的请求,通过请求去生成结构化的SQL;下一个阶段是在生成的SQL上自动化的查询数据库,返回结果,然后利用LLM对结果生成总结,提供分析。 3.1 第一阶段: 利用LLM理解文本信息,生成SQL,目前通过spider数据集来评测,GPT家族还是笑傲群雄。但是这里我们如果只...
Text2SQL是将自然语言文本转换为结构化查询语言SQL的过程,它能够帮助用户简化查询创建过程,降低开发成本,打破人与结构化数据之间的壁垒。本文将详细介绍LLM在Text2SQL上的应用实践。 一、LLM的输入和输出 在Text2SQL应用中,LLM的输入是自然语言问题,输出是相应的SQL查询语句。例如,用户输入“查询表t_user的相关信息,...
随着人工智能技术的不断发展,大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域的应用日益广泛。其中,LLM在Text2SQL技术上的应用实践备受关注。Text2SQL是将自然语言文本转换为结构化查询语言SQL的过程,它能够帮助用户简化查询创建过程,降低开发成本,打破人与结构化数据之间的壁垒。本文将详细介绍LLM在Text2SQL上的应用实践。
本期视频:Claude MCP应用Text2SQL用例,带你在LLM应用程序中感受它的丝滑,无需使用Claude Desktop桌面软件,支持类OpenAI风格大模型本次分享主要内容: 使用MCP实现LLM应用程序Text2SQL功能操纵MySQL数据库 (1)列举可用资源 (2)获取某资源内容 (3)列举可用工具 (4)查询数据 (5)增加数据 (6)修改数据 (7)删除数据...
四、结果: 以上就是目前我们根据LLM来生成SQL,同时让SQL自动运行产生结果。前期我们利用GPT模型去跑通整个pipeline,同时生成一些训练数据集,来提供chatglm2-6b微调,后期我们还会对产出的结果进行数据分析,这个阶段也是利用LLM来完成,通过这种方式给用户一些指导性的意见或总结。
LLM在Text2SQL任务实践优化-智能数据可视化Agent 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。