我们期望的Text-to-SQL肯定是右上角这种,既能生成复杂的SQL,又能保证准确性。但是目前来说,受限于知识工程的匮乏以及模型的能力,目前还没有一个完美的Text-to-SQL的解决方案。 左上角的区域是类似辅助SQL开发的场景,这种场景下,我们期望的是能生成一个SQL的草稿,然后我们再根据这个草稿进行修改,从而生成一个准确...
论文地址:Next-Generation Database Interfaces: A Survey of LLM-based Text-to-SQL 从自然语言问题(文本到SQL)生成准确的SQL是一个长期以来的挑战,因为用户问题理解、数据库模式理解和SQL生成中的复杂性。传统的文本到SQL系统,包括人工工程和深度神经网络,已经取得了实质性进展。随后,预训练的语言模型(PLMs)已被开...
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...
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)。 Text-to-SQL是什么 Text-to-SQL任务相对正式的定义:在给定关系...
st.title("Text-to-SQL Pandas Chatbot") proxies = '' api_key ="your_api" • load_dotenv(): Loads environment variables from the .env file. • st.title:Setsthe title of the Streamlit app. • proxies & api_key: Configures the proxyandOpenAI API key. Note: It’s recommended to ...
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 ...
在中文Text-to-SQL任务方面,西湖大学日前公布了CSpider数据集,追一科技在天池数据平台举行了第一届中文text2sql挑战赛。 在这里,我们给出Text-to-SQL任务一个相对正式的定义:在给定关系型数据库(或表)的前提下,由用户的提问生成相应的SQL查询语句。下图是一个具体的实例,问题为:...
想象一下,你只需点击几下鼠标,Vanna 就能理解你的需求,并为你生成完美的 SQL 语句。不再需要花费大量时间在调试和修改代码上,Vanna 会帮你节省时间,提高效率。 Vanna 不仅是一个自动生成工具,它还具备许多令人惊喜的相关功能。它可以增强你的检索能力,让你更快地找到所需的数据。无论是数据分析、数据库管理还是...
大模型的应用场景已经很多了,在数据库层面,Text-to-SQL是降低数据库开发门槛的手段之一,技术社群的这篇文章《利用AI Agent提升大模型Text-to-SQL能力应用实践》讲了大模型提升Text-to-SQL能力的实践。 1.Text-to-SQL应用概述 什么是Text-to-SQL?Text-to-SQL也称为NL2SQL,是将自然语言查询转换为可在关系数据库...
随着AI技术的飞速发展,我们已迈入数据3.0时代。在这个时代,大模型和数据库成为了构建应用程序的核心基石。DB-GPT,蚂蚁集团开源的AI原生数据应用开发框架,正以其创新的Text-to-SQL能力,为开发者提供了一种更简洁、更智能的数据处理方式。 开源Github 地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT ...