Text-to-SQL:可以认为是code的一个细分支,但和code比,更属于闭集生成。 Text-to-API/Tool:就是大家常说的agent,通过把工具抽象成API,让LLM生成tool_name(parameter1=value1, parameter2=values, ...)的形式来和外部环境交互。 上面这四类,为什么Text-to-SQL会是更好的方向? Text-to-Text:输出太泛泛,能解...
在对基于LLM的Text-to-SQL方法进行分析后，我们提出了OpenSearch-SQL，旨在为Text-to-SQL方法提供一个标准的流程并解决当前方法中一些共性的问题。OpenSearch-SQL分为两个版本，均遵循如下的多Agent框架形式：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。
本文提出使用输出SQL查询来选择示例,而不是使用输入问题。这是因为作者认为Text-to-SQL中SQL语句包含比输入问题中更明确的关于问题结构的信息。此外,与只能转换成连续语义向量的自然语言问题不同,SQL查询可以根据其语法转换成离散特征向量。为此,首先将所有池实例的SQL查询转换成离散语法向量。然后,这些元素被映射到二进...
二、LLM Agent的概念与关键组件 在大语言模型LLM领域中,Agent是一个人工智能系统的设计理念,旨在模拟人类或其他智能体的行为和决策过程。LLM Agent被设计为能够在特定环境中运作,能够感知环境状态、处理信息、制定策略、执行行动,并根据反馈调整其行为。其关键组件包括:核心驱动力:大模型,即LLM本身,是Agent的核心驱动力...
最后我们就通过LLM去驱动text2sql将自然语言转换成SQL,最终再通过LLM将SQL执行的结果返回给我们: agent_executor = create_sql_agent(llm, db=db, agent_type="openai-tools", verbose=True) response = agent_executor.invoke( "我想看用户oper的前10条数据,并且按照名称进行排序" ) ...
本文是根据Text2SQL任务做的业务延伸,主要是在给某客户公司完成相关开发需求时遇到的具体业务问题进行的总结,并针对业务问题进行的优化。Agent版本对比V2.0等算法优化工作多了额外的数据可视化模块,属于商业交付的业务。算法层面的优化,可以参考作者前面的几篇文章。
4:49 安装依赖和环境配置 5:28 微调命令详细参数说明 7:21 开始模型微调过程 7:53 微调结果分析 8:03 模型测试和SQL查询验证 8:42 模型格式转换说明 9:13 转换为GGUF格式 9:43 总结和结束语 #litgpt #text2sql #texttosql #phi4 #llm #finetuning #finetune #ai #agi #aigc #ollama #vllm科技...
🤖 Chat with your SQL database 📊. Accurate Text-to-SQL Generation via LLMs using RAG 🔄. agentsqldatabaseaidata-visualizationtext-to-sqlragllm UpdatedNov 21, 2024 Python Dataherald/dataherald Star3.4k Interact with your SQL database, Natural Language to SQL using LLMs ...
LLMs是在大量文本语料上预训练的，能够执行各种自然语言任务。其核心原理是基于输入提示逐步生成概率最高的下一个词。在用LLMs处理Text-to-SQL任务时，关键是找到最佳的提示（Prompt）。根据在提示中提供的示例数量，提示工程分为零次示例（Zero-shot）和少次示例（Few-shot）场景。零次示例场景的挑战是...
(1)基于Text2SQL模型结合业务进行微调; (2)基于开箱即用的Text2SQL Agent结合业务整合到应用。 1、基于SQLCoder模型,结合业务进行微调 第一步:微调前准备(下载模型和数据集) 下载模型:llama3-sqlcoder-8b是一种适用于PostgreSQL、 Snowflake(基于云的数据仓库平台) 的文本到 SQL 生成的强大的语言模型,可与最强...