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。 图片 图片 以往的...
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...
3)SQL 生成:这包括结合上述解析,然后预测正确的语法,生成可执行的 SQL 查询,以检索所需的答案。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...
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。老百...
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,...
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...
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...
4.1 OpenSearch-SQL, v1 在OpenSearch-SQL, v2（以下简称v1）版本中，我们首次定义了上述Text-to-SQL框架。目前，v1在BIRD榜单上排名第十一（提交时为第二）。预处理Agent：构建了Few-shot示例、数据库中值的向量库以及数据库结构信息。生成Agent：利用动态Few-shot驱动LLM生成SQL。优化Agent：根据SQL的执行结果...
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文本到SQL，简称为Text to SQL，是自然语言处理领域中语义解析子任务的一部分，其核心目的是“打破人与结构化数据之间的壁垒”，允许普通用户通过自然语言描述完成复杂数据库查询，以获取所需结果。在实践中，对于文本到SQL的应用大致有两种方法。通过将自然语言描述转化为结构化的SQL语句，实现从文本到数据...