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...
SQL是与数据库中的数据进行对话的常用方法。因此,有人试图对LLM使用类似的方法也就不足为奇了。在本文中,我想告诉您一种叫做LMQL的方法。 什么是LMQL? LMQL(语言模型查询语言,https://lmql.ai/)是一种用于语言模型的开源编程语言。LMQL在Apache 2.0许可证下发布,该许可证允许您在商业上使用它。 LMQL由苏黎...
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、...
第一个结果是将给定提示转换为 sql 查询。 原始结果是作为此查询的结果从数据库返回的原始数据。 最后,处理后的数据是chatgpt将sql结果解释为纯文本。 3. 2 通过 gRPC 使用ChatSQL 启动gRPC 服务器: python3 main.py -p 9001 运行gRPC 服务器后,可以使用自己的客户端连接到此服务器并发送提示。 如果想查看示...
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...
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...
DAILSQL在LLM的TexttoSQL任务中的详细评估如下：性能表现：执行准确率：DAILSQL在Spider排行榜上以86.6%的执行准确率刷新了SOTA记录，证明了其卓越的性能。高效性：DAILSQL不仅性能出色，而且在处理TexttoSQL任务时更为高效，强调了Token效率的重要性。关键要素与创新：问题表示：DAILSQL提出了一种新的Text...
在学术界，过去的 text-to-SQL 基准仅关注小规模数据库，最先进的 LLM 已经可以达到 85.3% 的执行准确率，但这是否意味着 LLM 已经可以作为数据库的自然语言接口？新一代数据集 最近，阿里巴巴联合香港大学等机构推出了面向大规模真实数据库的全新基准 BIRD (Can LLM Already Serve as A Database Interface? A ...
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...
在这一应用过程中，我们采用了一种基于语言模型（LLM）的方法来提升SQL生成的准确性。这一方法主要分为两个阶段：首先，利用LLM理解用户请求并生成SQL语句；其次，在生成的SQL语句上执行数据库查询，并利用LLM对结果进行总结。在第一阶段，我们借助预训练的模型（如chatglm2-6b）来生成SQL语句的embedding...