五、基于Agent的Text-to-SQL应用实践 5.1 应用架构 5.2 环境部署 5.3.数据准备 5.4 设定Prompt提示 5.5 创建Agent应用 5.6 使用预设问题生成SQL并执行查询 前言: 当前,随着大模型技术的不断成熟,其应用已逐步迈向1-N的规模化扩展阶段。在这一转型过程中,用户愈发关注大模型在实际应用中的表现,尤
大模型的应用场景已经很多了,在数据库层面,Text-to-SQL是降低数据库开发门槛的手段之一,技术社群的这篇文章《利用AI Agent提升大模型Text-to-SQL能力应用实践》讲了大模型提升Text-to-SQL能力的实践。 1.Text-to-SQL应用概述 什么是Text-to-SQL?Text-to-SQL也...
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。
RAGFlow创建TextToSQL agent 标签: 人工智能 自然语言处理 收藏 前言 RAGFlow 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG(Retrieval-Augmented Generation)引擎。RAGFlow 可以为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程,结合大语言模型(LLM)针对用户各类不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用。
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...
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。
AI Agent通过一个框架规划多个方法,这个框架具有一些具体模块,支持整个结构的运行。 在Text-to-SQL任务中,这通常涉及多个步骤,Agent需要了解这些步骤并提前规划,具体的类型包括: 目标和任务分解:Agent将大型任务分解为更小、更易管理的子目标,以便有效地处理复杂任务。
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...
在OpenSearch-SQL, v1(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。