Apr, 2023

DIN-SQL：基于上下文分解的自我修正文本到 SQL 学习

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TL;DR研究了如何将复杂的文本到 SQL 任务分解为较小的子任务，从而显著提高大型语言模型（LLMs）在推理过程中的性能，证明了将 SQL 查询分解为子问题并将这些子问题的解决方案提供给 LLMs 可以显著提高性能。在三个 LLMs 上的实验表明，此方法始终将性能提高约 10％，推动 LLMs 的准确性接近最先进水平，甚至超过用于持有 Spider 数据集的大型精调模型。
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发现论文，激发创造
  • 通过工作流范式增强关注机制：改进基于 LLM 的文本到 SQL 的分解

    通过工作流模式方法，改善大型语言模型在文本到 SQL 任务中的上下文学习能力，提高关注力和问题解决范围，包括信息确定模块、基于问题分类的全新提示结构，以及自我纠正和主动学习模块的引入。在三个数据集上的广泛实验表明，我们的方法表现优于其他方法，显著提高了基准指标，并在 Spider 测试数据集上取得了新的最佳结果。

    Feb, 2024

  • DTS-SQL：基于小型大语言模型的分解文本到 SQL

    通过将文本到 SQL 任务分解为两个较简单的任务，我们引入了一种新的两阶段微调方法，以减少对专有大型语言模型（LLMs）的依赖，从而提高开源模型的执行准确率，减轻数据隐私的忧虑。通过对两个大型跨领域数据集和两个小型 LLM 的全面评估，我们证明这种方法将开源模型的性能与专有模型相一致，执行准确率提高了 3 到 7 个百分点。

    Feb, 2024

  • Blar-SQL: 更快、更强、更小的 NL2SQL

    研究表明，通过任务分解可以大大提高大型语言模型在数据库理解和查询生成方面的能力，从而通过 SQL 查询回答人类问题。我们提出了一个新的框架，通过将架构划分为块来在有限的上下文中容纳更多信息，该方法的结果与 GPT-4 相当，但体积更小、速度更快并且成本更低。

    Jan, 2024

  • 基于大型语言模型的文本转 SQL：基准评估

    本文对大型语言模型（LLMs）在 Text-to-SQL 任务中的应用进行了研究，提出了一种新的集成解决方案 DAIL-SQL，并通过实验证明了其在 Spider 排行榜上取得了 86.6% 的执行准确率。研究重点在于提示工程中的令牌效率和任务特定的监督微调。通过探索开源 LLMs 在 Text-to-SQL 中的潜力，以及任务特定的监督微调的优势和劣势，希望能够对 LLMs 在 Text-to-SQL 领域提供更深入的了解，并激发进一步的研究和广泛应用。

    Aug, 2023

  • 大型语言模型在文本转 SQL 合成中的有效性分析

    该研究通过使用大型语言模型（LLMs）来进行文本到 SQL 程序合成的各种方法以及相关的结果和见解，通过使用流行的 Text-to-SQL 数据集（spider）输入自然语言问题和数据库模式并生成正确的 SQL SELECT 查询。通过细调 WizardLM 的 WizardCoder-15B 模型和 fine-tuning gpt-3.5-turbo-16k（Few-shot）+ gpt-4-turbo（Zero-shot error correction）的方式，查询的执行准确率达到了较高的 82.1%。大部分错误查询可以归为七个不同的类别，这揭示了 LLM 程序合成的瑕疵以及可改进的方向。

    Jan, 2024

  • SQL-PaLM: 文本到 SQL 的改良大型语言模型自适应

    本研究提出了一种基于大型语言模型的 Text-to-SQL 模型 SQL-PaLM，该模型在几种不同的任务测试中都取得了最优结果，并展示了其应用于现实场景的鲁棒性和智能能力。

    May, 2023

  • 适应和分解：通过领域调整的从少到多提示进行文本转 SQL 的高效泛化

    基于大型语言模型和通用提示的适应和分解方法在 Text-to-SQL 语义解析任务中表现出卓越的性能，并在 KaggleDBQA 数据集上展现了跨领域和跨组合通用性的一致性改进。

    Aug, 2023

  • 下一代数据库接口：LLM 基于文本到 SQL 的调查

    根据自然语言问题（文本到 SQL）生成准确的 SQL 是一个长期存在的问题，传统的文本到 SQL 系统使用人工工程和深度神经网络，而最近的大型语言模型（LLMs）已经展示出在自然语言理解方面的显著能力，因此，将 LLM-based 实现整合到文本到 SQL 研究中可以带来独特的机遇、挑战和解决方案。

    Jun, 2024

  • Open-SQL 框架：在开源大型语言模型上增强文本到 SQL 转换

    我们提出了一种针对开源大型语言模型在 Text-to-SQL 任务中的上下文理解和响应连贯性问题的系统方法，包括对开源大型语言模型在 Text-to-SQL 任务中的全面评估，以及用于有效问题表示的 openprompt 策略、监督微调的新策略、步骤推理中 Chain-of-Thought 的优势探索和用于增强少样本学习的 openexample 方法。此外，我们引入了一些高效的技术，如可变长度的开发数据库架构、目标列截断和示例列截断，解决了大规模数据库中的挑战。我们的研究结果强调了对监督微调对上下文学习能力的影响进行进一步研究的必要性。值得注意的是，我们的方法显著提高了 Llama2-7B 在 BIRD-Dev 数据集上的性能，从 2.54% 提高到 41.04%，Code Llama-7B 在 BIRD-Dev 数据集上的性能甚至超过了 GPT-4（46.35%）。

    May, 2024

  • 知识到 SQL：利用数据专家 LLM 提升 SQL 生成

    利用知识生成 SQL 的框架对于 text-to-SQL 任务中缺乏知识的查询可以提供准确的 SQL 生成操作，并通过强化学习和数据库反馈进一步提高模型性能。

    Feb, 2024