我们可以将Text2SQL任务拆解为2个大的部分,第一是利用LLM对用户的输入进行语义理解,然后结合数据库中表的结构信息,抽取出相关的字段信息。第二是利用抽取的字段信息生成结构化的SQL语句。对于SQL语句的执行,这部分的工作交给了应用层的服务。 底座模型选择: Llama : 2023年2月,Meta AI提出开源大模型Llama,有7b、...
LLM Ensemble(大语言模型集成)是一种新兴技术,通过在下游任务推理阶段综合使用多个大语言模型(LLMs),以发挥各自的优势,从而提高整体性能。 本文详细介绍了LLM Ensemble的分类法,讨论了相关研究面临的关键问题,并将“推理前集成、推理中集成、推理后集成”三大范式下的方法分为七大类进行回顾。最后,介绍了相关基准测试集...
5.LLM的fine-turning,条件允许,可以利用自己的数据集进行微调,以适配更复杂的业务场景,在上述的示例中,LLM能支持简单的SQL查询和简单的级联查询操作。对于复杂的SQL查询场景,需要对prompt进行更详细的设计和有监督训练。 6. LLM数据安全问题,一般数据库的数据会涉及到安全性问题,用本地化模块部署比GPT好。 五. 实...
Text-to-SQL的研究，其实比你想象的要“老”得多。早在几十年前，科学家们就开始琢磨怎么让机器听懂人话，直接操作数据库。从早期的语法树和规则，到后来的LSTM、Transformer，再到如今风头正盛的LLM，技术几经迭代，却始终没能彻底解决这个问题。有人说，LLM是划时代的突破；也有人说，LLM只是个绣花枕头。老百...
为此，国盛证券决定搭建一个基于LLM的Text2SQL的系统，该系统能够将自然语言查询自动转换为SQL查询语句，从而实现更加高效、智能的数据查询和分析，提升企业数字化转型水平。二、系统建设目标 基于大模型、RAG、向量数据库等技术建设Text2SQL中台（见图1），结合大数据平台能力提供创新、稳定、高效的数据交互方式，为研发...
列名理解错误类型，可以针对性的增加一轮 LLM 模型矫正流程，提示词中加入列名解释。SQL 语法性的错误可以在矫正流程的提示词中加入对应数据库需要注意的语法，例如 groupby 约束的列名，在某些 SQL 语法中需要显式声明在 select 约束的范围内。DIN-SQL 的 self-correction 处理思路与所述类似，将异常报错信息收录，...
我们可以将Text2SQL任务拆解为2个大的部分,第一是利用LLM对用户的输入进行语义理解,然后结合数据库中表的结构信息,抽取出相关的字段信息。第二是利用抽取的字段信息生成结构化的SQL语句。对于SQL语句的执行,这部分的工作交给了应用层的服务。 底座模型选择: ...
随着LLM 的发展(如 GPT-3、GPT-4),文本到 SQL 任务得到了显著提升。关键技术包括: 提示工程:设计有效的提示以引导 LLM 生成正确 SQL,例如“SimpleDDL-MD-Chat”提示模板在 Spider 数据集上表现优异。 少样本学习:在提示中提供少量示例,帮助 LLM 理解任务。
基于 prompt 的方法相对来说成本较低，方法和效果都有相对成熟的结果；微调 LLM 的方法受限于消耗资源比较大，计算成本过高，没有得到很好地探索。B-GPT-Hub是一款很好的项目，这是一个基于 LLM 微调的 text2SQL 的训练推理框架和 benchmark，主要侧重于大规模微调 LLM 的方式。主要贡献：通过微调中型到大型 open...
早些年,Text2SQL 靠的是规则和统计模型,效果嘛,聊胜于无。后来大语言模型(LLM)火了,像Vanna.ai这样的框架开始用 LLM 来“翻译”自然语言,效果确实提升了不少。听起来很美对吧?但用着用着,你会发现事情没那么简单。 LLM 框架的那些“坑” 我试过几个基于 LLM 的 Text2SQL 工具,体验下来只能说,有点“又...