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
为了评估LLM在Text-to-SQL任务中的性能,我们使用了多个流行的LLM模型进行实验,包括GPT-3、T5和BART等。实验结果表明,LLM在DAIL-SQL数据集上具有一定的性能,但也存在一些挑战和限制。 优点: 强大的语义理解能力:LLM在理解自然语言问题方面表现出色,能够准确捕捉问题中的关键信息,如查询字段、筛选条件等。 生成能力:LL...
近年来,基于大型语言模型(LLMs)的方法在Text-to-SQL任务中展现了卓越的性能,吸引了学术界和工业界的广泛关注。 尽管通过预训练或微调特定领域知识的LLM可以使其更好地适应Text-to-SQL任务并提高准确性,但这一过程需要大量的计算资源和时间,对许多用户来说并不现实。随着Hugging Face和GitHub等开源平台的兴起,基于LL...
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 ...
多年来,文本到 SQL 的研究领域在 NLP 界取得了长足的进步,从基于规则的方法发展到基于深度学习的方法,最近又发展到集成预训练语言模型 (PLM) 和大型语言模型 (LLM),其演化过程简图如图 2 所示。 1) 基于规则的方法:早期的文本到 SQL 系统在很大程度上依赖于基于规则的方法 [11, 12, 26],即使用人工制定的...
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：4.1 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...
基于LLM 的文本到 SQL 的总体实现细节可分为三个方面: 1)问题理解:NL 问题是用户意图的语义表示,相应生成的 SQL 查询应与之保持一致; 2)模式理解:模式提供了数据库的表和列结构,文本到 SQL 系统需要识别与用户问题相匹配的目标组件; 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...
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...
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...
DAILSQL在LLM的TexttoSQL任务中的详细评估如下：性能表现：执行准确率：DAILSQL在Spider排行榜上以86.6%的执行准确率刷新了SOTA记录，证明了其卓越的性能。高效性：DAILSQL不仅性能出色，而且在处理TexttoSQL任务时更为高效，强调了Token效率的重要性。关键要素与创新：问题表示：DAILSQL提出了一种新的Text...