一年后，人工智能及机器学习研究商 Abacus.AI 首席执行官 Bindu Reddy 表示：「LLM 用英语取代的第一个编程语言是 SQL，SQL 生成准确率超过 95%，超过了人类 SQL 程序员（准确率为 92%）的平均水平，大多数数据库产品已经提供了一个 chatbox 接口来查询数据」。Bindu Reddy 口中的 Chatbox 是一个开源的桌面端...
LLM 作为评判者在评估 SQL 生成方面表现出初步的潜力，在本次实验中使用 OpenAI 的 GPT-4 Turbo 时，F1 得分在 0.70 到 0.76 之间。在评估提示中包含相关架构信息可以显著减少误报。尽管仍然存在挑战（包括由于架构解释不正确或对数据的假设而导致的误报），但 LLM 作为评判者为 AI SQL 生成性能提供了可靠的...
利用LLM在数据可视化模块容易出现TPM问题,主要有2个原因: 其一是子任务相对较多,且子任务一般包含COT推理过程,tokens容易溢出。 其二是数据可视化子任务,需要同时加入数据库的schema和API的schema信息,tokens量会较大。同时针对5个不同的数据类型,分类加入2个few-shot case,tokens容易溢出。 五. 合作声明 本文中声明...
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、...
我们实现函数generate_sql,利用 LLM 的 tool calling 能力,将用户原始的自然语言提问,转化成结构化的标准 SQL。具体函数实现如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defgenerate_sql(db_schema:str,query:str)->str:""" 调用LLM,利用工具调用能力,生成SQL语句:param db_schema:数据库表结构信...
于是,一个新思路出现了:有没有办法让 LLM 更懂数据库? 答案是肯定的——那就是引入「SQL 知识图谱」。 SQL 知识图谱:打通自然语言和数据库的桥梁 我们可以把 SQL 知识图谱想象成一本“词典+地图”的结合体。它不是简单地列出数据库里的所有字段和表,而是用一种更容易理解和推理的方式来组织这些信息。
首先我们修复了一个SQL查询中的bug。然后我们重新思考了查询的设计。这里是使用LLM调整SQL查询的进一步方法。译自Techniques for Using LLMs to Improve SQL Queries。这个有问题的查询本意是检测Azure虚拟机中的网络安全组是否允许对敏感端口进行入站访问。一个用户报告说，对于两个不同的测试用例，查询报告正常，但本...
临床医生和临床分析师能够通过 LLM 界面执行复杂的自助查询,而无需依赖持续的工程支持。 现在,以语义模型为基础的LLM (LLM) 能够持续生成正确且具有临床意义的查询,例如: “列出接受新门诊治疗方案与标准治疗方案的 2 型糖尿病患者的 30 天再入院率。” ...
可以看出基于LLM的nl2sql模型自2023年2月(DINSQL + CodeX)起便与基于PLM的模型展现出相当的准确率。 然而,随着LLMs的迅猛发展,基于LLM和PLM模型之间的性能差距正在扩大,表明了基于LLM方法优势十分明显。 1.2 基于LLM的模型是否明显胜出? 根据上图,是否可以断定基于LLM的模型是所有nl2sql应用的“首选”?换句话说,...
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...