此外,在LLM的研究热点中,文本到SQL可以通过结合数据库中的真实内容来填补LLM的知识空白,为普遍存在的幻觉4,5问题提供潜在的解决方案6。文本转 SQL 的巨大价值和潜力引发了一系列关于其与LLM集成和优化的研究7−10;因此,基于 LLM 的文本到 SQL 仍然是 NLP 和数据库社区中备受讨论的研究领域。 图片 图片 以往的
真相令人震惊LLM的“智能”，似乎并没有我们想象的那么强大。尽管LLM在Text-to-SQL领域取得了一些进展，但实际应用中仍然困难重重。不同数据库的兼容性、不断变化的数据结构、高昂的计算成本……这些问题就像一座座大山，横亘在开发者面前。更糟糕的是，随着数据量的爆炸式增长，这些问题只会变得更加棘手。LLM的未来...
近年来,基于大型语言模型(LLMs)的方法在Text-to-SQL任务中展现了卓越的性能,吸引了学术界和工业界的广泛关注。 尽管通过预训练或微调特定领域知识的LLM可以使其更好地适应Text-to-SQL任务并提高准确性,但这一过程需要大量的计算资源和时间,对许多用户来说并不现实。随着Hugging Face和GitHub等开源平台的兴起,基于LL...
二、LLM在Text-to-SQL任务中的表现评估 为了评估LLM在Text-to-SQL任务中的性能,我们使用了多个流行的LLM模型进行实验,包括GPT-3、T5和BART等。实验结果表明,LLM在DAIL-SQL数据集上具有一定的性能,但也存在一些挑战和限制。 优点: 强大的语义理解能力:LLM在理解自然语言问题方面表现出色,能够准确捕捉问题中的关键信...
第一阶段:基于规则的Text-to-SQL 第二阶段:基于深度学习模型的Text-to-SQL 第三阶段:基于预训练模型的Text-to-SQL 第四阶段:基于LLM的Text-to-SQL 得益于LLM的强大语言理解能力和生成能力,Text-to-SQL已经迎来了爆发式增长。通过下面的两个Text-to-SQL最著名的评测数据集,我们可以看到,基于LLM的Text-to-SQL...
Text-To-SQL 是自然语言处理研究中的一项长期任务。它旨在将自然语言问题转换(翻译)为数据库可执行的 SQL 查询。图 1 提供了一个基于大型语言模型(基于 LLM)的文本到 SQL 系统的示例。给定一个用户问题,例如“您能告诉我历史上比赛次数最多的 5 个联赛的名称以及该联赛进行了多少场比赛吗?”,LLM 将问题及其...
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 BIg Bench for Large-Scale Database Grounded Text-to-SQLs)， 包含 95 个大规模数据库及高质量的 Text-SQL pair，数据存储量高达 33.4 GB。之前最优的模型在 BIRD 上评估仅...
Text-To-SQL 是自然语言处理研究中的一项长期任务。它旨在将自然语言问题转换(翻译)为数据库可执行的 SQL 查询。图 1 提供了一个基于大型语言模型(基于 LLM)的文本到 SQL 系统的示例。给定一个用户问题,例如“您能告诉我历史上比赛次数最多的 5 个联赛的名称以及该联赛进行了多少场比赛吗?”,LLM将问题及其相应...
DAILSQL在LLM的TexttoSQL任务中的详细评估如下：性能表现：执行准确率：DAILSQL在Spider排行榜上以86.6%的执行准确率刷新了SOTA记录，证明了其卓越的性能。高效性：DAILSQL不仅性能出色，而且在处理TexttoSQL任务时更为高效，强调了Token效率的重要性。关键要素与创新：问题表示：DAILSQL提出了一种新的Text...
4.1 OpenSearch-SQL, v1 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...