虽然通过预训练或微调特定领域知识的LLM可以使其更符合Text-to-SQL任务并提高准确性 (Scholak, Schucher, and Bahdanau 2021; Rai et al. 2023; H. Li et al. 2023) , 但这一过程需要大量的计算资源和时间,对于许多用户来说不切实际。随着开源平台如Hugging Face (Face 2016) 和 GitHub (GitHub 2025) 的...
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。 打开网易...
事实证明,LLMs 可以很好地实现text-to-SQL 功能[7, 27],这得益于更丰富的训练语料库所带来的更强大的语义解析能力[28, 29]。关于增强 LLMs 的问题理解[8, 9]、模式理解[30, 31]和 SQL 生成[32]等方面的进一步研究正日益增多。 尽管文本到 SQL 的研究取得了重大进展,但仍存在一些挑战,阻碍了稳健、通用...
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...
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查询语句,...
Leaderboard - Exact Set Match without Values BIRD 案例: 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 ...
在网络上我们能够看到很多用来训练模型NL2SQL能力的训练数据,这些数据给出的数据结构描述往往都比较简单。这可能会误导一些希望利用LLM生成SQL的使用者的工程方案。想让LLM通过数据库表的字段名或简单的注释就能了解该如何生成正确的SQL语句。其实,这是远远不够的。在这种场景下,笔者觉得使用者应该把LLM当成一个拥有丰富...
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...
广州华微明天申请基于VIEW和LLM的两阶段Text-to-SQL生成方法专利，提高处理效率 金融界2025年1月22日消息，国家知识产权局信息显示，广州华微明天软件技术有限公司申请一项名为“基于VIEW和LLM的两阶段Text-to-SQL生成方法”的专利，公开号 CN 119271696 A，申请日期为2024年12月。专利摘要显示，一种基于VIEW和LLM的...