SQL语言是当前使用的关系数据库的主要查询语言。自然语言到SQL的映射可视为语义解析问题(Andreas, Vlachos et al., 2013)。语义解析是长期存在且在自然语言处理(NLP)中被广泛研究的问题。因此,它引起了学术界和业界的广泛关注,特别是将自然语言转换为SQL查询。当今时代,从金融、电子商务到医疗领域,大量数据都存储在关...
Text-to-SQL可以将这些自然语言文本数据转化为结构化数据,以便更容易地进行查询和分析。例如,智能问答系统可以通过Text-to-SQL查询系统快速地检索出用户的问题,并根据问题的类型、关键词和语义等信息进行分类和处理。此外,Text-to-SQL还能够将自然语言问题转化为结构化问题,方便数据库进行问题的分析和处理,从而提高智能...
Text-to-SQL技术面临的主要挑战在于准确解析用户意图，识别问题中的实体和关系，并将其映射到数据库的表、列及对应的SQL操作。这一过程不仅需要模型具备强大的语言理解能力，还必须深入了解SQL语法，并在面对多样化的数据库结构时展现良好的泛化能力。为推动该领域的发展，一系列公开数据集和基准测试相继出现，如WikiSQL...
在对基于LLM的Text-to-SQL方法进行分析后,我们提出了OpenSearch-SQL,旨在为Text-to-SQL方法提供一个标准的流程并解决当前方法中一些共性的问题。OpenSearch-SQL分为两个版本,均遵循如下的多Agent框架形式: 4.1OpenSearch-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,...
Text-to-SQL(简写为T2S,或者是Text2SQL),顾名思义就是把文本转化为SQL语言,更学术一点的定义是:把数据库领域下的自然语言(Natural Language,简写为NL)问题,转化为在关系型数据库中可以执行的结构化查询语言(Structured Query Language,简写为SQL)。
在学术界，过去的 text-to-SQL 基准仅关注小规模数据库，最先进的 LLM 已经可以达到 85.3% 的执行准确率，但这是否意味着 LLM 已经可以作为数据库的自然语言接口？新一代数据集 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 ...
简介: 大模型与数据分析:探索Text-to-SQL(上) 当今大模型如此火热,作为一名数据同学,持续在关注LLM是如何应用在数据分析中的,也关注到很多公司推出了AI数智助手的产品,比如火山引擎数智平台VeDI—AI助手、 Kyligence Copilot AI数智助理、ThoughtSpot等,通过接入人工智能大模型,提升数据处理和查询分析的效率。智能...
在 Text-to-SQL 任务中，目前主流的生成器是基于语法树的，需要针对 SQL 语法进行设计。近期，网易互娱 AI Lab 联合广东外语外贸大学和哥伦比亚大学基于预训练语言模型 T5 的预训练方式，提出了两阶段的多任务预训练模型 MIGA。MIGA 在预训练阶段引入三个辅助任务，并将他们组织成统一的生成任务范式，可以将所有的 ...
Text to SQL技术的实现基于自然语言处理(NLP)和机器学习技术。它通过训练模型来理解自然语言中的意图和实体,并将其转换为SQL查询语句。这样,用户只需提供自然语言描述的查询需求,系统就能自动将其转换为可执行的SQL语句,并返回查询结果。 Text to SQL技术的应用非常广泛。在企业中,它可以帮助非技术人员快速查询数据库...
Text-to-SQL(简写为Text2SQL)是一项将用户的自然语句文本转化为SQL语言的技术,它的官方的定义是:把数据库领域下的自然语言(Natural Language,简写为NL)问题,转化为在关系型数据库中可以执行的结构化查询语言(Structured Query Language,简写为SQL)[1]。因此Text2SQL也常常被写为NL2SQL。