在本综述中,我们从以下四个方面全面回顾了由LLMs驱动的NL2SQL技术:(1)模型:解决自然语言歧义和不明确性,同时正确映射自然语言与数据库模式和实例的NL2SQL翻译技术;(2)数据:从训练数据的收集、由于训练数据稀缺而进行的数据合成到NL2SQL基准测试;(3)评估:使用不同指标和粒度从多个角度评估NL2SQL方法;(4)错误分析:...
六、NL2SQL 功能免费开放NL2SQL 为 NebulaAI 社区版免费开放的产品功能，下载最新企业版 NebulaAI，即可...
智能数据查询系统(NL2SQL)充分和自研曹植大模型产品相结合,通过口语对话,即可生成SQL语句并自动执行,智能查询数据库中的数据。利用大模型及独家的算法工程确保问题的语义理解正确,同时产品设计上提供了“问题拆解”及“查询过程”功能,用户可以二次验证数据的准确性,真正实现对话即数据分析的业务应用。
我们团队历经辛勤研发，终于将AutoSQL-nl2sql-1.0-8b大模型（简称NL2SQL）推向开源。这款工具专为中英文用户打造，能够精准地将自然语言转化为SQL查询。在多表连接及中英双语复杂查询等方面，NL2SQL的性能均超越了OpenAI的GPT-3和谷歌，甚至超越了耶鲁大学维护的公开数据集（Spider 1.0）第一名。NL2SQL：自然语言...
在大型语言模型时代NL2SQL模块的概述 人类工作流程 理解自然语言查询:首先理解用户的意图,识别NL中的关键部分,例如实体或属性、时间上下文和特定条件。 链接数据库架构和检索内容:基于对NL的理解,检查数据库架构和内容,识别生成SQL所需的相关表、列和单元格值。
基于大模型的NL2SQL(自然语言转SQL)是一种将自然语言查询转换为结构化查询语言(SQL)的技术。这种技术的核心在于利用大模型的能力,理解用户以自然语言形式提出的查询请求,并将其转换为数据库可执行的SQL语句。用户可以直接用自然语言与数据库交互,而无需学习复杂的SQL语法。
2. NL2SQL模型基本介绍 3. 数据可视化模型介绍 4. 模型优化建议 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 In [ ] # 安装软件包 !pip install -r requirements.txt In [ ] #NL2SQL 数据集 !bash download_model_data.sh #下载预训练好的模型 !bash dow...
为了使不熟悉SQL语言的用户能够方便地从数据库中进行数据分析,PolarDB for AI推出了自研的基于大语言模型的自然语言到SQL语言转义(Large Language Model based Natural Language to SQL,简称LLM-based NL2SQL)AI模型,作为内置模型供您使用。与传统的NL2SQL方法相比,LLM-based NL2SQL模型在语言理解能力上更为强大,所生...
NL2SQL-StarCoder-15B 是在基础模型 StarCoder 上通过 QLoRA 对自然语言生成 SQL 任务进行微调的 15B Code-LLM。 Requirements python>=3.8 pytorch>=2.0.0 transformers==4.32.0 CUDA 11.4 推理数据格式 推理数据为模型在训练数据格式下拼接的字符串形式,它也是推理时输入 prompt 拼接的方式: ...
基于BERT的中文NL2SQL模型主要分为两个阶段，第一个阶段是自然语言到中间表示的转换，第二个阶段是中间表示到SQL的转换。在第一个阶段，模型首先使用BERT模型对自然语言进行编码，得到自然语言的表示。然后，将自然语言的表示输入到一个中间表示生成器中，生成中间表示。中间表示生成器通常由多个层组成，每个层都包含一...