Text-to-SQL任务,即将自然语言问题转化为SQL查询语句,是NLP领域的一个重要研究方向。DAIL-SQL作为Text-to-SQL任务的一个基准数据集,对于评估LLM在该任务上的性能具有重要意义。 一、DAIL-SQL数据集简介 DAIL-SQL是一个用于评估Text-to-SQL系统性能的大规模数据集。它包含了大量用户提出的问题和对应的SQL查询
标题:Text-to-SQL Empowered by Large Language Models: A Benchmark Evaluation 1 简介 Text-to-SQL任务是将自然语言问题转换成SQL查询,这对自然语言处理和数据库领域都是一项挑战。近年来,大型语言模型(LLMs)成为Text-to-SQL任务的新范式。特别是,GPT-4实现了在Spider排行榜上85.3%的执行准确率。尽管已有研究取...
Text-to-SQL技术专注于将自然语言问题转换为SQL查询。目前,基于语言模型的Text-to-SQL范式主要分为两类:一类是通过大型语言模型(LLM)如GPT-4、CodeLlama等直接生成SQL查询;另一类则依赖于微调预训练语言模型。微调方法能够在较短提示和较小模型的情况下实现与前者相当甚至更好的性能。其中,基于编码器-解码器架构的T...
系统性评估：本研究对TexttoSQL的问题表示、上下文学习和监督式微调进行了系统性研究和讨论，为LLM基础TexttoSQL提供了一个全面、系统和公平的基准评估。与其他方法比较：DAILSQL在Spider排行榜上的表现优于其他方法，证明了其作为TexttoSQL解决方案的有效性。综上所述，DAILSQL在LLM的TexttoSQL任务中表现...
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...
简介:本文深入探讨了DAIL-SQL方案在利用大型语言模型(LLM)执行Text-to-SQL任务时的性能表现,系统性评估了LLM在该任务中的提示工程策略,为高效、准确的SQL查询生成提供了新的视角。 在现代信息处理领域,将自然语言文本转化为结构化查询语言(SQL)的需求日益显著。Text-to-SQL任务旨在桥接这一需求,使得用户能以更为直观...
Text-to-SQL的研究，其实比你想象的要“老”得多。早在几十年前，科学家们就开始琢磨怎么让机器听懂人话，直接操作数据库。从早期的语法树和规则，到后来的LSTM、Transformer，再到如今风头正盛的LLM，技术几经迭代，却始终没能彻底解决这个问题。有人说，LLM是划时代的突破；也有人说，LLM只是个绣花枕头。老...
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...
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...
Server:包括LLM Server、API Server、RAG Server等,提供后端服务支持。 Evaluation:提供评估工具和指标,帮助开发者优化性能。 关键技术组件 SMMF:统一接口管理多种大语言模型。 Retrieval:多知识库检索,提高检索效率和准确性。 Agents:智能体协作,完成复杂任务。