df_information_schema = vn.run_sql( "SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS" ) # 这会将信息模式分解为 LLM 可以引用的小块plan = vn.get_training_plan_generic(df_information_schema) plan # 如果您喜欢该计划，请取消注释并运行它进行训练# vn.train(plan=plan) # 对 SQL 查询进行训练： question...
为了充分利用大语言模型（Large Language Model，简写为 LLM）的语言理解能力，提高 Text2SQL 的模型微调效率和模型精度，在 DB-GPT 框架下提出了一个端到端大模型 Text2SQL 微调子框架 DB-GPT-Hub。在 DB-GPT 框架下，构架了 Text2SQL 领域下的数据预处理 - 模型微调 - 模型预测 - 模型验证 - 模型评估的...
"},{"role":"user","content":f"{query}"},]# 执行工具调用,获取结果 completion=client.chat.completions.create(model="glm-4-flash",messages=messages,tools=tools,tool_choice="auto"# 工具选择模式为auto,表示由LLM自行推理,觉得是生成普通消息还是进行工具调用)# 将工具调用结果解析成sql字符串,并返回...
llm+sql使用过程 `LLM`(Large Language Model)和`SQL`(Structured Query Language)的结合可以用于各种自然语言处理和数据库相关的任务。以下是一个基本的使用过程示例: 1. 数据准备:首先,需要将相关的数据存储在关系型数据库中。可以使用`SQL`语句创建表、插入数据等操作来准备数据。 2. 自然语言查询:使用`LLM`,...
数据海洋里,SQL是捕鱼的网。LLM生成的SQL靠不靠谱?SQL-Eval来评判! SQL-Eval,听名字就知道它的使命:评估LLM生成的SQL语句的正确性。在开发过程中,开发者们常常陷入一个困境:如何判断一个SQL查询是否“正确”?毕竟,对于同一个问题,可能存在多种正确的SQL写法。
通过这种优化,KaSLA-1.6B在模式链接结果上优于包括deepseekv3在内的具有最先进(SOTA)模式链接方法的大规模LLM。在Spider和BIRD基准上的大量实验验证了KaSLA可以通过替换其模式链接过程,显著提高SOTA文本到SQL模型的SQL生成性能。 1 引言 随着大语言模型(LLMs)的出现,基于LLM的文本到SQL正成为数据库用户的下一代接口...
1、LLM不用微调也能生成SQL。可以到 gitclone.com/aiit/chat/ 试一下,比如问这个问题“从用户表(users)中按姓名模糊查出所有记录,并按姓名字头排序”,无论是glm4、llama3.2、gemma2、qwen2.5、phi3.5、mistral-small、deepseek-coder-v2(上面那个链接里都有),都会生成正确的SQL,一般还会生成用python调用此SQL的...
这些框架使得在 Docker 容器中部署和运行大型语言模型（LLMs）成为可能，从而实现了从自然语言到SQL查询语句的高效转换。LangChain框架LangChain 提供了SQL 查询链和 SQL 代理的核心功能。SQL 查询链负责将用户的自然语言查询转换为 SQL 语句，可以通过定制和扩展来适应不同的应用场景。SQL 代理则提供了高度的灵活性和...
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...
将自然语言转换为SQL语句已经不再遥不可及。NLP的进步使得我们不仅可以使用LLM(大型语言模型),还可以通过微调教授他们新的技能,这也被称为迁移学习。可以使用一个预先训练的模型作为起点,然后使用较小的标记数据集从而获得比单独使用数据训练更好的性能。在