左上角的区域是类似辅助SQL开发的场景,这种场景下,我们期望的是能生成一个SQL的草稿,然后我们再根据这个草稿进行修改,从而生成一个准确的SQL。由于有Human in the loop,所以这种场景下,Text-to-SQL的准确性要求相对较低,但是生成SQL的复杂程度要求较高,需要能快速出一版大概能用的SQL。 右下角的区域则是偏业务...
大模型的应用场景已经很多了,在数据库层面,Text-to-SQL是降低数据库开发门槛的手段之一,技术社群的这篇文章《利用AI Agent提升大模型Text-to-SQL能力应用实践》讲了大模型提升Text-to-SQL能力的实践。 1.Text-to-SQL应用概述 什么是Text-to-SQL?Text-to-SQL也...
论文地址:Next-Generation Database Interfaces: A Survey of LLM-based Text-to-SQL 从自然语言问题(文本到SQL)生成准确的SQL是一个长期以来的挑战,因为用户问题理解、数据库模式理解和SQL生成中的复杂性。传统的文本到SQL系统,包括人工工程和深度神经网络,已经取得了实质性进展。随后,预训练的语言模型(PLMs)已被开...
在OpenSearch-SQL, v2（以下简称v1）版本中，我们首次定义了上述Text-to-SQL框架。目前，v1在BIRD榜单上排名第十一（提交时为第二）。预处理Agent：构建了Few-shot示例、数据库中值的向量库以及数据库结构信息。生成Agent：利用动态Few-shot驱动LLM生成SQL。优化Agent：根据SQL的执行结果对生成的SQL进行纠错和修正，...
@文心快码text-to-sql小白入门 文心快码 作为Comate,我很乐意帮助你入门Text-to-SQL领域。以下是根据你的要求整理的内容,包括基本概念、应用场景、SQL基础知识、转换方法、实践案例以及进阶资源。 1. Text-to-SQL的基本概念 Text-to-SQL(简称T2S或Text2SQL)是一种将自然语言(NL)转换为结构化查询语言(SQL)的...
简介: 大模型与数据分析:探索Text-to-SQL(上) 当今大模型如此火热,作为一名数据同学,持续在关注LLM是如何应用在数据分析中的,也关注到很多公司推出了AI数智助手的产品,比如火山引擎数智平台VeDI—AI助手、 Kyligence Copilot AI数智助理、ThoughtSpot等,通过接入人工智能大模型,提升数据处理和查询分析的效率。智能...
Text To SQL 指的是将自然语言转化为能够在关系型数据库中执行的结构化查询语言(简称 SQL)。近年来,伴随人工智能大模型技术的不断进步,Text To SQL 任务的成功率显著提升,这得益于大模型的推理、理解以及指令遵循等能力。 对于大数据平台来说,集成 Text To SQL 功能意义非凡。首先,这能够大幅优化用户体验;其次,...
一文了解Text-to-SQL 支持exact match。 模型介绍在深度学习的研究背景下,很多研究人员将Text-to-SQL看作一个类似神经机器翻译的任务,主要采取seq2seq的模型框架。基线模型seq2seq在加入...。具体做法是利用注意力机制,直接从输入序列中选取单词作为输出。 在Text-to-SQL任务中,可以考虑把用户的提问以及目标SQL语...
本技术涉及自然语言处理,特别涉及一种text-to-sql模型的构建方法、生成方法、装置、设备及介质。 背景技术: 1、在现代的信息系统中,数据库是存储和管理数据的重要工具,sql(structuredquery language ,结构化查询语言)是一种用于管理数据库的标准语言,被广泛用于数据库的创建、查询、更新和删除操作。sql语句种类繁多,sql...
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 ...