2.1 样式展现:SQL 生成 + 运行 2.2 依赖要求 2.2.1 硬件要求 2.2.2 本地数据库要求 2.2.3 大模型选择:Vicuna + LangChain 2.2.4 知识库数据库:OceanBase 2.3 Text-to-SQL 功能实现 2.4 大模型QA功能实现 2.5 DB-GPT阿里云部署指南 2.6 章节参考文献 3 极简Text-to-SQL :子牙大模型Prompt Engineering 实...
Use foreign keys to join Tables Execution-based consistency decoding:基于执行一致性的解码策略实际上就是对LLM进行多次采样生成,然后对生成的SQL语句进行执行,选择执行结果最一致的那个SQL; MixPrompt:将不同的Prompt格式进行混合作为Few-shot的示例; MixLLMs:将输入分别输入给不同的LLM进行生成采样; 从作者给出...
该论文提出了一种基于少样本提示Few-shot Prompt的新颖方法,将Text-to-SQL的任务分解为多个步骤。 编写SQL查询的思维过程可以分解为: 检测与查询相关的数据库表和列 识别更复杂查询的一般查询结构(例如分组、嵌套、多重联接、集合运算等) 制定任何可以识别的过程子组件 根据子问题的解决方案编写最终查询。 基于这个思...
如下是我们定义生成 Text To SQL 的 Prompt 模版,XML 标签中包含和用户问题相关的表元数据信息。XML 标签中定义了角色和一些约束信息。 ● Prompt 构建完成后请求 LLM,生成 SQL Prompt 构建完成后将 Prompt 发给大模型(LLM)执行,经过大模型(LLM)的推理能力生成 SQL。 Text To SQL 的优化手段 上文介绍了 Text ...
基于LLM生成准确可执行SQL的关键思路:把指标管理模型的定义、指标要素等元数据信息送给LLM当作prompt进行指标搜索与生成。 二、Text-to-SQL Text-to-SQL(简写为T2S,或者是Text2SQL),顾名思义就是把文本转化为SQL语言,更学术一点的定义是:把数据库领域下的自然语言(Natural Language,简写为NL)问题,转化为在关系型...
然而,在将文本转换为SQL查询(Text to SQL)的任务上,这些模型仍有优化的空间。NL2SQL任务的目标是将用户对某个数据库的自然语言问题转化为相应的SQL查询,而Prompt工程在这一过程中发挥着至关重要的作用。 Prompt的组成元素 Prompt工程的核心在于设计特定的提示词或句子,以引导模型生成更符合用户意图的输出。一个优秀...
一是prompt的开头需要定义构建,二是prompt整体结构以及结构中数据表的信息也需要涵盖进去,这里我们prompt的开头首先定义LLM的工作目的是生成SQL,通过我们根据第一部分返回的top1数据表,解析数据表中的信息,加入到prompt中,以此来构建完成的prompt。 1)开头prompt定义: ...
如下是我们定义生成 Text To SQL 的Prompt 模版,XML 标签中包含和用户问题相关的表元数据信息。XML 标签中定义了角色和一些约束信息。 <context>表结构信息如下: {{表结构信息}}</context><objective>你是一个高级SQL生成器,能够根据不同的SQL方言生成相应的SQL语句。你需要将用户输入的自然语言转化为SQL,请按照...
在自然语言处理(NLP)和人工智能(AI)领域,大型语言模型(LLM)如GPT系列、BERT等已展现出强大的文本生成和理解能力。然而,在将自然语言查询转换为SQL语句(Text to SQL)的任务上,这些模型仍面临诸多挑战。为了优化大模型Text2SQL的效果,Prompt工程成为了一种有效的
prompt = get_default_prompt( "most common species and island for each island", db_schema, ) # Note: prompt includes extra `SELECT 1` as a naive approach to hinting for # raw SQL continuation print(prompt) 返回以下提示: -- Language PostgreSQL ...