论文地址:Next-Generation Database Interfaces: A Survey of LLM-based Text-to-SQL 从自然语言问题(文本到SQL)生成准确的SQL是一个长期以来的挑战,因为用户问题理解、数据库模式理解和SQL生成中的复杂性。传统的文本到SQL系统,包括人工工程和深度神经网络,已经取得了实质性进展。随后,预训练的语言模型(PLMs)已被开...
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...
【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...
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,...
DAIL-SQL还可以与其他组件集成，例如加入自我一致性策略以进一步提高性能，达到86.6%的执行准确率。此外，讨论了监督式微调在Text-to-SQL领域的应用，展示了开源LLM在Text-to-SQL中的巨大潜力，并强调了训练语料和模型规模的重要性。实验结果显示，DAIL-SQL更为高效，并强调了在提示工程中Token效率的重要...
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...
基于LLM的Text-to-SQL任务 LLM方法采用上下文学习范式，将Text-to-SQL视为生成任务。输入包括任务指令...
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...
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 上评估仅达到...
Text to SQL: 简称Text2SQl,是将自然语言文本(Text)转换成结构化查询语言SQL的过程,属于自然语言处理-语义分析(Semantic Parsing)领域中的子任务。 它的目的可以简单概括为:“打破人与结构化数据之间的壁垒”,即普通用户可以通过自然语言描述完成复杂数据库的查询工作,得到想要的结果。