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...
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...
一、概念 定义:Text-to-SQL旨在将自然语言描述转化为对应的SQL查询语句,辅助人们对海量的数据库进行查询。 举例:用户询问智能助手一个问题Q:Text-to-SQL技术首先将这个问题Q转化(解析)为SQL语句,然后通过这…
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...
复杂查询的增强处理:对于复杂的SQL查询,由于它们更容易出错,可以采取一种名为“example enhance”的技术。这个技术将SQL示例中的参数转换为变量,然后由语言模型(LLM)填充这些变量槽。这样做可以在一定程度上提高准确率,同时保持合理的速度。 通过以上策略,可以在一定程度上平衡Text-to-SQL的准确率和速度,使得系统能够更...
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...
SQL_PROMPT_DICT = { "prompt_input": ( "I want you to act as a SQL terminal in front of an example database. " "Below is an instruction that describes a task, Write a response that appropriately completes the request.\n\n" "###Instruction:\n{instruction}\n\n###Input...
对于后面微调时的数据使用在dbgpt_hub/data/dataset_info.json中将参数file_name值给为训练集的文件名,如example_text2sql_train.json。 生成的json中的数据形如: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 { "db_id": "department_management", "instruction": "I want you to act as a SQL ...
这种纯文本的prompt不好维护,而且设置的example可能和当前预测的query的场景不符合。 SQL多样化问题: 这个问题比较好理解,SQL的句式类型是比较多的,比如简单的单表查询操作可能如: SELECTstore_nameFROMstore_info_tableWHEREstore_sales_cnt>1000ANDstore_score>4.8; ...
Text-to-SQL可以将这些自然语言文本数据转化为结构化数据,以便更容易地进行查询和分析。例如,智能问答系统可以通过Text-to-SQL查询系统快速地检索出用户的问题,并根据问题的类型、关键词和语义等信息进行分类和处理。此外,Text-to-SQL还能够将自然语言问题转化为结构化问题,方便数据库进行问题的分析和处理,从而提高智能...