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 ...
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。 打开网易...
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...
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...
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...
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...
我们刚刚启动了一个开源项目pg-text-query,目标是为文本到 SQL 制作生产就绪的大型语言模型 (LLM) 提示。 我们的目标是 利用 LLM、我们自己对 PostgreSQL 数据库的深入了解以及严格的测试来开发一流的文本到 SQL 的翻译。 1、文本到 SQL:基础知识 SQL 是第三大最常用的编程语言。 它是许多有抱负的开发人员学习...
风险一:如果模式链接没有能召回所有必需的 Schema Elements(即相关的表和列),生成的 SQL 将不可避免地出错(假设 LLM 不产生幻觉,即其生成的 SQL 中的 Schema Elements 完全属于输入的 Database Schema)。 风险二:即使模式链接召回了所有相关的 Schema Elements,简化后的 Database Schema 已经不是原来的 Database...
计算资源的限制:许多方法依赖大型语言模型(LLM)进行多次输出筛选,计算负担过重,不适合实时应用。 跨领域适配能力不足:现有框架往往在训练的特定领域表现优秀,但面对未见过的数据库或复杂查询时显得力不从心。 为解决上述问题,阿里巴巴研究团队综合了最新的技术成果,设计出XiYan-SQL,通过全新框架实现了精确度、适配性与...
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...