NL2Sql

关键前提:

1、如何理解表和字段;

2、如何把自然语言转化为正确的sql:含正确的表、where条件、结果字段等。

3、复杂sql的处理:可使用预定义的提示词+sql模板。

4、支持自定义注释。

效果的影响因素:

  1. 表和列注释的丰富程度:每张表及表中的列都添加注释,会提高查询的准确率。
  2. 用户问题与表中列注释的匹配程度:用户问题中的关键词和列注释保 持一致,语义上越接近,查询效果越好。
  3. 生成的SQL语句长度:SQL语句中涉及的列越少、条件越简单,查询 会越准确。
  4. SQL语句中的逻辑复杂程度:SQL语句中涉及的高级语法越少,查询越准确。

参考

https://help.aliyun.com/zh/polardb/polardb-for-mysql/user-guide/llm-based-nl2sql 自然语言到SQL语言转义(基于大语言模型的NL2SQL)

https://www.cnblogs.com/ting1/p/18145360

https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT

相关推荐
AI大模型-小华1 分钟前
ChatGPT 服务充值与账户管理实操指南
人工智能·chatgpt·ai编程·codex·chatgpt plus·chatgpt pro
小码哥哥3 分钟前
构建企业级 AI 知识库:通往高效与安全的知识管理新范式2
人工智能·安全
tokenKe6 分钟前
OpenWork:把 AI Agent 工作台 从订阅制变成开源 + 本地的革命 | SSP Github Daily
人工智能·开源·github
leoZ23111 分钟前
CSDN 博客写作任务说明书 · 《Claude Code 实战》系列 · 第 5 篇
人工智能
WA内核拾荒者32 分钟前
WhatsApp 对话内容的质量评估体系与自动化检测方案
大数据·人工智能·自动化
tangjunjun-owen34 分钟前
YOLOv6 五大核心创新点深度解读:从训练到推理的完整剖析
人工智能·深度学习·yolov6
m4Rk_39 分钟前
【论文阅读】Agent 记忆机制(26):Infini Memory——将长期记忆维护成可读写的主题文档
论文阅读·人工智能·学习·开源·github
设计Z源42 分钟前
AI 时代把第二大脑搬回本地:Logseq 的 365 天
人工智能·logseq
环境栈笔记1 小时前
指纹浏览器安全评测方法:核对环境、数据与权限后再选型
前端·人工智能·后端·自动化
星核0penstarry1 小时前
DeepSeek-V4-Flash 正式公测:大模型行业进入「极速平价普惠时代」
java·开发语言·人工智能