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。尽管已有研究取得进展,但LLM基础的Text-to-SQL解决方案的提示工程缺乏系统性研究。目前研究集中在问题表示...
You are a powerful text-to-SQL model. Your job is to answer questions about a database. You are given a question and context regarding one or more tables. You must output the SQL query that answers the question. ### Input: {input} ### Context: {context} ### ...
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。 以往的...
其他的Text2SQL+LLM的基础信息：比如question、database、三元组（question，answer（就是SQL）， dataset...
【DB-GPT-Hub: 利用LLMs实现Text-to-SQL解析的实验项目,主要包含数据集收集、数据预处理、模型选择与构建和微调权重等步骤,通过这一系列的处理可以在提高Text-to-SQL能力的同时降低模型训练成本,让更多的开发者参与到Text-to-SQL的准确度提升工作当中,最终实现基于数据库的自动问答能力,让用户可以通过自然语言描述完...
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...
LLM排名: 3.大模型在NL2SQL上对比 基于论文:[Battle of the Large Language Models: Dolly vs LLaMA vs Vicuna vs Guanaco vs Bard vs ChatGPT - A Text-to-SQL Parsing Comparison (2023.10)]结果进行对比 本文对六种语言模型进行了综合评估:Dolly、LLaMA、Vicuna、Guanaco、Bard 和 ChatGPT,利用五种不同的...
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...
LLM排名: 3.大模型在NL2SQL上对比 基于论文:Battle of the Large Language Models: Dolly vs LLaMA vs Vicuna vs Guanaco vs Bard vs ChatGPT - A Text-to-SQL Parsing Comparison (2023.10)结果进行对比 本文对六种语言模型进行了综合评估:Dolly、LLaMA、Vicuna、Guanaco、Bard 和 ChatGPT,利用五种不同的提示...
安全性：你的数据库内容不会直接发送给 LLM，SQL 执行发生在你的本地环境中。自我学习：你可以选择在...