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域。 打开网易...
该研究主要面向真实数据库的 Text-to-SQL 评估，过去流行的测试基准，比如 Spider 和 WikiSQL，仅关注具有少量数据库内容的数据库 schema，导致学术研究与实际应用之间存在鸿沟。BIRD 重点关注海量且真实的数据库内容、自然语言问题与数据库内容之间的外部知识推理以及在处理大型数据库时 SQL 的效率等新三个挑战。首先...
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...
大型语言模型(LLMs)在将自然语言问题转换为SQL查询(Text-to-SQL)方面展示了最先进的结果,这是数据库社区长期面临的挑战。然而,安全性问题尚未得到充分探讨,特别是后门攻击带来的威胁,这种攻击可以通过使用中毒数据集进行微调来引入恶意行为。在这项工作中,我们系统地研究了基于LLM的Text-to-SQL模型的漏洞,并提出了 ...
我们在Text2SQL上面的应用主要包括两个阶段,第一阶段是利用LLM理解你的请求,通过请求去生成结构化的SQL;下一个阶段是在生成的SQL上自动化的查询数据库,返回结果,然后利用LLM对结果生成总结,提供分析。 3.1 第一阶段: 利用LLM理解文本信息,生成SQL,目前通过spider数据集来评测,GPT家族还是笑傲群雄。但是这里我们如果只...
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...
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,...
我们在Text2SQL上面的应用主要包括两个阶段,第一阶段是利用LLM理解你的请求,通过请求去生成结构化的SQL;下一个阶段是在生成的SQL上自动化的查询数据库,返回结果,然后利用LLM对结果生成总结,提供分析。 3.1 第一阶段: 利用LLM理解文本信息,生成SQL,目前通过spider数据集来评测,GPT家族还是笑傲群雄。但是这里我们如果只...
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 Tex...