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: 柱状图: 折线图: 表: 箱图: 词云: 三. 业务建模 3.1 Text2SQL 本期业务的目标主要是对标了DIN-SQL的业务流程,在Schema Link Extraction任务上...
这里的后处理目前是在客户端(UI对话交互界面)进行调用,主要包括SQL语句的执行和可视化接口的调用两个部分。本模块暂时没有end2end的执行方式,LLM主要是完成了后端业务全链路的逻辑推理,生成了数据可视化的全部参数信息,主要包括SQL语句、图表类别和API接口所需的全部参数信息等。后续可以尝试end2end的方式,直接利用LLM调...
我们将讲解如何创建问答链（chain）和SQL数据库代理（agent）。这两种系统都能让我们用自然语言向SQL数据库提问，然后得到回答。它们的主要区别在于，代理能反复查询数据库，直到找到答案为止。安全提示：搭建问答系统时，需要执行由模型生成的SQL查询。这个过程有风险。请确保数据库的连接权限只适用于你的链/代理的需求...
本章会提到的前置知识点有Chain-of-thought,Least-to-Most Prompt,Self-Consistency Prompt,建议不熟悉的同学先看下解密Prompt系列9. 模型复杂推理-思维链基础和进阶玩法 DB Agent设计 和数据库进行交互的应用设计,主要涉及以下几个模块 Decomposition:把SQL生成任务,拆分成先定位表,再定位表字段,最后基于以上信息生成S...
在数字化时代,如何从海量数据中快速提取有价值的信息成为了企业和个人面临的共同挑战。Text2SQL技术应运而生,它能够将自然语言查询转换为结构化查询语言SQL,从而使用户能够轻松访问和分析数据库中的数据。而LLM Agent作为一种先进的人工智能设计理念,为Text2SQL的应用带来了全新的优化路径。一...
以新一代AI数据资产为基础，通过通用LLM模型、本地专有模型、Agent多智体架构，AI能力得到了更好的释放，在应用层面，我们可以借助AI能力实现包括资产检索、SQL编写助手、自助分析助手等在内的多种工具，降低数据的使用门槛，让数据离用户越来越近。系统技术架构 系统技术架构而在腾讯游戏内部，我们已经落地推出了一个...
DB Agent设计 和数据库进行交互的应用设计,主要涉及以下几个子模块 Decomposition:把SQL生成任务,拆分成先定位表,再定位表字段,最后基于以上信息生成SQL的多个子问题,降低每一步的任务难度,和上文输入的长度 Schema Linking:数据表较多的数据库,不能一次性把所有表schema都作为上文输入,需要先针对问题筛选相关的数据表...
这样一来,用户获取到生成的工具调用参数,就可以实际发起调用,并进行自定义的扩展实现。工具调用的一大优势是可以使得 LLM 生成完全结构化的输出,便于应用做自定义的扩展。同时,工具调研也是实现 LLM Agent 的基础。 OpenAI 的 Tool Calling 可以参考文档:https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat/create ...
今天分享的是【TiDB(纽博彦):】 报告出品方:TiDB(纽博彦) ⼀个基于 LLM 的 NL2SQL 应⽤ (llm agent) Chat2Query 的基本⼯作原理 ● ⼀个 TiDB Cloud…
SQL Agent 的集成:SQL Agent 集成了两种代理类型:“openai-tools”和“openai-functions”,专门为与 GPT 模型的工具和函数调用 API 配合设计,以优化 GPT 模型的使用。不过,由于大多数开源 LLMs 并未针对这类工具和函数进行特别训练,导致在实践中,这些工具和函数的效果可能不尽人意。