3 极简Text-to-SQL :子牙大模型Prompt Engineering 实战 4 LangChain的SQL Database Agent 5 http://app.ai2sql.io(Text-to-SQL 产品调研) 5.1 数据 SQL提问方式生成(AI2SQL Dataset Questions Generation) 5.2 SQL语句修复格式建议与修复建议 5.3 公式转化器 5.4 AI2SQL CSV 上传与查询功能 6 国内的DATA...
一、Prompt Construction 1.1 Database Prompt 关系数据库由数据库模式和数据库内容组成。数据库模式包括表的模式(标题)以及表之间的关系,而数据库内容则指的是存储在表格中的数据。数据库模式:图2展示了在先前的研究中已经使用的数据库模式的各种提示构建方式: (1) Table(Columns)列出每个表格以及其列,括号内表示表...
最后,利用多个 LLM 生成 FinSQL,根据执行结果确保一致性。 C2-Prompt Optimization:正如之前所介绍的,用于提示 LLM 的少数几次学习已被广泛研究[85]。对于基于 LLM 的文本到 SQL(text-to-SQL)和上下文学习,微不足道的少次元方法取得了可喜的成果[8, 9, 33],进一步优化少次元提示有可能获得更好的性能。由于在...
SQLPrompt由四个核心模块组成，旨在提高Text-to-SQL任务的效率。通过流程图清晰展示这四个模块，它们协同作用，提升整体性能。实验结果（表2-5）证实，每一个模块的加入均对最终的SQLPrompt方法产生积极影响，显著提升了任务处理能力。总结而言，SQLPrompt通过创新提示设计与一致性解码策略，显著提升了Text-to...
你可以使用 prompt.py 模块生成提示(基于我们迄今为止的提示工程工作),该模块提供帮助程序来准备 Postgres 查询提示。 # Construct a prompt that includes text description of query prompt = get_default_prompt( "most common species and island for each island", ...
Text-to-SQL 主任务:上图中的黄色部分,通过设计 Prompt 为”translate dialogue to system query”,然后以一些 special tokens 来将历史对话、数据库信息和 SQL 语句拼接输入到 T5-encoder 中,让 decoder 直接输出对应的 SQL 语句; 相关信息预测:上图中的绿色部分,设计 Prompt 为”translate dialogue to relevant...
这里是我们目前用于Text2SQL的prompt: 评估与收获 我们对 Text-to-SQL 性能的初步评估主要是为了确保我们的实现与文献中报告的结果具有可比的性能,因为我们的实现主要采用了现成的方法。我们发现与文献中其他地方报告的结果在 Spider 数据集上相比,结果是可比的。尽管我们注意到该基准中的任务比我们用户面临的问题要简...
基于LLM生成准确可执行SQL的关键思路:把指标管理模型的定义、指标要素等元数据信息送给LLM当作prompt进行指标搜索与生成。 二、Text-to-SQL 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...
Text-to-SQL 主任务:上图中的黄色部分,通过设计 Prompt 为”translate dialogue to system query”,然后以一些 special tokens 来将历史对话、数据库信息和 SQL 语句拼接输入到 T5-encoder 中,让 decoder 直接输出对应的 SQL 语句; 相关信息预测:上图中的绿色部分,设计 Prompt 为”translate dialogue to relevant...
Prompt 构建完成后将 Prompt 发给大模型(LLM)执行,经过大模型(LLM)的推理能力生成 SQL。 Text To SQL 的优化手段 上文介绍了 Text To SQL 的一般流程,在这个流程中还可以加入一些优化手段来进一步提高生成 SQL 的准确率,下面分享两个优化技巧。 ● Prompt Engineering - 动态少样本 ...