Auto-generate SQL queries from text for free. Just select your database type and write a textual description of the SQL query: Describe the query you'd like to generate in your own language: Optional: describe your tables structure in words, or with CREATE TABLE statements: ...
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...
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...
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)。 Text-to-SQL是什么 Text-to-SQL任务相对正式的定义:在给定关系...
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...
XiYan-SQL的卓越表现,源于其技术上的多重突破: 创新的数据库模式表示:通过M-Schema,显著提升了框架对复杂数据库结构的理解能力。 多样化的SQL生成策略:多生成器协作,满足不同场景的查询需求。 严密的纠错与筛选机制:保障生成结果的精确性和一致性。 跨领域的适配能力:无论是关系型数据库还是非关系型数据库,均展现...
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...
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
This tool automatically explains in plain english what your SQL query does, free of charge: Submit the query you'd like to get an automatic explenation of: Explain my query Frequently Asked Questions Need a free optimized PostgreSQL or MySQL instance?Start an Aiven database instance for free....
近期,网易互娱 AI Lab 联合广东外语外贸大学和哥伦比亚大学基于预训练语言模型 T5 的预训练方式,提出了两阶段的多任务预训练模型 MIGA。MIGA 在预训练阶段引入三个辅助任务,并将他们组织成统一的生成任务范式,可以将所有的 Text-to-SQL 数据集统一进行训练;同时在微调阶段,MIGA 针对多轮对话中的错误传递问题进行 SQL...