本文深入探讨了Text-to-SQL技术的应用发展历程、存在不足以及优化策略,分享了利用AI Agent增强大模型服务能力的实践案例,旨在为企业的智能化建设提供有益的思路参考和方法。 一、Text-to-SQL应用概述 Text-to-SQL也称为NL2SQL,是将自然语言查询转换为可在关系数据库上执行的SQL查询的技术。其核心目标是准确捕捉并...
作为一种替代方案,零样本Text-to-SQL方法,如DAIL-SQL (高大伟等,2024) 和 C3 (Dong等,2023) ,利用LLMs中的通用知识生成SQL查询,而无需特定任务的微调,这消除了对标注数据集和计算密集型训练的依赖。虽然这种方法提供了实用且经济高效的解决方案,但它面临一个根本性的挑战。 零样本Text-to-SQL的关键挑战在于...
Visit the HPE AI Solutions documentation home page and get quick access to information, tutorials, quickstarts, user guides, and reference material.
XiYan-SQL的核心创新体现在其多生成器集成框架和先进的半结构化模式表示方法(M-Schema)上,具体包括以下几点: 1. 半结构化模式表示(M-Schema) 传统SQL生成系统常因无法理解数据库的复杂层次结构而出错。为此,XiYan-SQL引入了M-Schema,通过整合关键数据元素(如数据类型、主键和示例值),提升了对数据库结构的理解能力。
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,转化为在关系型数据库中可以执行的结构化查询语言(Structured Query Language,简写为SQL)。
WrenAI-Text-to-SQL 是一种文本到 SQL 的解决方案,能让数据团队更快获得结果和答案。它利用 LLM 为数据库数据结构带来理解能力,减少幻觉,增强 LLM 知识库,自我学习反馈循环。WrenAI 由 Wren UI、Wren AI 服务和 Wren 引擎三个核心服务组成,具有快速上手、设计安全、开
近日,2024 CCKS Archer Text-to-SQL竞赛正式结束,诺谛智能(KnowDee)AI算法组经过与国内知名高校、企业的同台比拼,最终在中英文双语评测任务中均取得第一名。 Text-to-SQL任务旨在将自然语言问题转换为可执行的SQL语句,该任务在学术界和工业界一直受到广泛的关注,用来解决自然语言与数据库复杂数据高效交互的行业难题。
Generate accurate SQL queries via API with Waii.ai's enterprise-ready text to SQL API. 95%+ accuracy for complex data workflows.
https://github.com/vanna-ai/vanna 基于Python语言。可通过PyPi包vanna在自己项目中直接使用 RAG框架。RAG最典型的应用是 私有知识库问答,通过Prompt注入私有知识以提高LLM回答的准确性。但RAG本身是一种Prompt增强方案,完全可以用于其他LLM应用场景。 · Vanna 能够将用户用平时说话的方式提出的问题自动转换成SQL语句...
DB-GPT-Hub是一个利用LLMs实现Text-to-SQL解析的实验项目,主要包含数据集收集、数据预处理、模型选择与构建和微调权重等步骤,通过这一系列的处理可以在提高Text-to-SQL能力的同时降低模型训练成本,让更多的开发者参与到Text-to-SQL的准确度提升工作当中,最终实现基于数据库的自动问答能力,让用户可以通过自然语言描述...