Use foreign keys to join Tables Execution-based consistency decoding:基于执行一致性的解码策略实际上就是对LLM进行多次采样生成,然后对生成的SQL语句进行执行,选择执行结果最一致的那个SQL; MixPrompt:将不同的Prompt格式进行混合作为Few-shot的示例; MixLLMs:将输入分别输入给不同的LLM进行生成采样; 从作者给出...
# Construct a prompt that includes text description of query prompt = get_default_prompt( "most common species and island for each island", db_schema, ) # Note: prompt includes extra `SELECT 1` as a naive approach to hinting for # raw SQL continuation print(prompt) 返回以下提示: -- Lan...
SQLPrompt由四个核心模块组成，旨在提高Text-to-SQL任务的效率。通过流程图清晰展示这四个模块，它们协同作用，提升整体性能。实验结果（表2-5）证实，每一个模块的加入均对最终的SQLPrompt方法产生积极影响，显著提升了任务处理能力。总结而言，SQLPrompt通过创新提示设计与一致性解码策略，显著提升了Text-to...
Text-to-SQL 主任务:上图中的黄色部分,通过设计 Prompt 为”translate dialogue to system query”,然后以一些 special tokens 来将历史对话、数据库信息和 SQL 语句拼接输入到 T5-encoder 中,让 decoder 直接输出对应的 SQL 语句; 相关信息预测:上图中的绿色部分,设计 Prompt 为”translate dialogue to relevant ...
Text-to-SQL 工具，如 Vanna，可以简化这一过程，允许用户使用自然语言提问，然后自动生成 SQL 查询语句...
· Vanna 能够将用户用平时说话的方式提出的问题自动转换成SQL语句,以便查询数据库。 · Vanna 可以连接到多种类型使用SQL的数据库。 · 用户可以使用自己的数据和需求对Vanna进行训练,从而使其在将问题转换为SQL语句时更加准确。 · Vanna 提供了多种界面选择,如Jupyter Notebook、Web应用、Slack机器人等,以满足不...
该论文提出了一种基于少样本提示Few-shot Prompt的新颖方法,将Text-to-SQL的任务分解为多个步骤。 编写SQL查询的思维过程可以分解为: 检测与查询相关的数据库表和列 识别更复杂查询的一般查询结构(例如分组、嵌套、多重联接、集合运算等) 制定任何可以识别的过程子组件 根据子问题的解决方案编写最终查询。 基于这个思...
Text-to-SQL 主任务:上图中的黄色部分,通过设计 Prompt 为”translate dialogue to system query”,然后以一些 special tokens 来将历史对话、数据库信息和 SQL 语句拼接输入到 T5-encoder 中,让 decoder 直接输出对应的 SQL 语句; 相关信息预测:上图中的绿色部分,设计 Prompt 为”translate dialogue to relevant...
# Note: prompt includes extra `SELECT 1` as a naive approach to hinting for # raw SQL continuation print(prompt) 返回以下提示: -- Language PostgreSQL -- Table penguins, columns = [species text, island text, bill_length_mm double precision, bill_depth_mm double precision, flipper_length_mm...
Text-to-SQL 主任务:上图中的黄色部分,通过设计 Prompt 为”translate dialogue to system query”,然后以一些 special tokens 来将历史对话、数据库信息和 SQL 语句拼接输入到 T5-encoder 中,让 decoder 直接输出对应的 SQL 语句; 相关信息预测:上图中的绿色部分,设计 Prompt 为”translate dialogue to relevant...