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在数据驱动决策时代,Text2SQL和DataAgent是两种技术路径。Text2SQL将自然语言转换为SQL查询,适合技术用户;DataAgent则提供全面的数据分析和可视化,适合非技术用户。企业应根据需求选择合适的技术方案。

Text2SQL与DataAgent技术深度对比与实践指南

dotNET跨平台
dotNET跨平台 · 2025-09-02T23:59:54Z

Text2Sql.Net通过MCP协议将自然语言转换为SQL查询,简化数据库交互。用户可在IDE中用自然语言发起查询,AI助手自动生成并执行SQL,从而提高开发效率,降低技术门槛,促进数据民主化。

当自然语言遇上数据库:Text2Sql.Net的MCP如何重新定义开发者与数据的交互方式

dotNET跨平台
dotNET跨平台 · 2025-08-28T00:02:32Z

Text2SQL任务将自然语言查询转为SQL,经历四个阶段,目前面临提示优化、模型训练和推理增强三大难题。本文提出J-Schema和Iterative DPO方法,使模型在BIRD数据集上的执行准确率从56.6%提升至69.2%。通过思维链引导推理,采用自洽性方法优化答案选择,取得显著效果。

Text2SQL准确率暴涨22.6%!3大维度全拆

FreeBuf网络安全行业门户
FreeBuf网络安全行业门户 · 2025-08-14T03:15:06Z

本文探讨了Text2SQL技术的发展及挑战,提出J-Schema方法优化数据库结构理解,并通过迭代DPO训练提升模型性能,最终在BIRD数据集上将执行准确率从56.6%提高至69.2%。

Text2SQL准确率暴涨22.6%!3大维度全拆

京东科技开发者
京东科技开发者 · 2025-08-14T03:04:00Z

Wren AI是一个开源的SQL AI工具,允许用户通过自然语言与数据库互动,简化数据分析,自动生成SQL,适合无编程技能的用户,推动数据驱动决策。

Text2SQL:Wren AI深度体验与技术内幕

dotNET跨平台
dotNET跨平台 · 2025-07-03T00:03:06Z
评估Text2SQL解决方案的基本挑战及其局限性的识别

本文探讨了评估Text2SQL解决方案的主要挑战,指出现有基准在数据质量和匹配函数方面的局限性。提出了统一分类法,分析这些局限性导致的预测和评估错误,并提供缓解方案,最后强调实施策略时的开放挑战。

评估Text2SQL解决方案的基本挑战及其局限性的识别

Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research · 2025-03-24T00:00:00Z
使用llama-cookbook中的“Text2SQL”,让我印象深刻!

我成功使用llama-cookbook中的“Text2SQL”配方,结合SQLite数据库,顺利运行示例代码,生成SQL查询并获取结果。这次体验加深了我对文本转SQL的理解。

使用llama-cookbook中的“Text2SQL”,让我印象深刻!

DEV Community
DEV Community · 2025-03-22T15:18:10Z
在亚马逊云科技环境上基于 Dify Agent 快速部署 text2SQL 智能数据分析助手

数据已成为企业的重要资产,但技术门槛限制了其价值的发挥。智能Agent技术通过自然语言处理降低了数据分析的技术壁垒,使员工能够轻松进行数据分析,加速决策并释放创新潜力。亚马逊云科技的Dify平台简化了Agent构建,帮助企业快速部署数据分析助手,提高数据利用效率。

在亚马逊云科技环境上基于 Dify Agent 快速部署 text2SQL 智能数据分析助手

亚马逊AWS官方博客
亚马逊AWS官方博客 · 2025-03-21T07:08:51Z
卓世科技:text2SQL技术浅谈

text2sql技术将自然语言转化为SQL查询,降低了非技术人员的数据分析门槛。该技术经过长时间发展,结合大语言模型后实现了90%以上的准确率。研究方向包括信息表示、语境学习和流程优化,旨在提升SQL生成的准确性和效率。卓世科技的产品化方案实现了高效的数据库操作,复杂SQL的准确率超过90%。

卓世科技:text2SQL技术浅谈

机器之心
机器之心 · 2025-02-27T02:05:00Z

本研究介绍了一个新的长格式数据库问答数据集,用于评估大型语言模型与SQL解释器的互动。研究发现,即使对于最先进的GPT-4模型,这个任务也存在巨大挑战。研究还确定了规划能力和生成多个SQL查询能力是两个主要瓶颈。为了解决评估答案质量的挑战,引入了一个多代理评估框架,增强了评估的精确性和可靠性。该框架使我们能够更加细致地了解当前语言模型在复杂任务中的优点和局限性。

Text2SQL不足够:通过TAG统一人工智能与数据库

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-08-27T00:00:00Z
在Databricks上轻松提升Text2SQL性能

本文介绍了使用Llama3 8B在Spider开发数据集上达到79.9%准确率的方法,并在排行榜上获得前十名。通过巧妙的提示和微调,可以提高文本到SQL的性能。首先使用零样本提示进行基准测试,然后尝试使用样本行进行提示以提高得分。添加样本行可以提高得分。

在Databricks上轻松提升Text2SQL性能

Databricks
Databricks · 2024-05-13T06:00:00Z
在Databricks上轻松提升Text2SQL性能

该文章介绍了使用开源的Llama3 8B Instruct模型在Spider开发数据集上获得79.9%得分的方法,比基准提高了19个百分点。通过不同的提示策略和LoRA微调,可以进一步提高模型性能。最终,该模型在Spider测试数据集上获得了78.9%得分,超过了Llama3 70B Instruct模型。

在Databricks上轻松提升Text2SQL性能

Databricks
Databricks · 2024-05-13T06:00:00Z
使用 Bedrock 和 RAG 构建 Text2SQL 行业数据查询助手

本文介绍了使用亚马逊云科技的大语言模型服务和RAG实现Text2SQL功能,构建基于大语言模型的行业数据查询助手。通过识别长尾领域知识、简化数据库元数据、处理语法错误和意图识别等难点,提高了生成准确率。同时,介绍了使用SageMaker部署SQLCoder和BGE模型的方法。该解决方案可帮助非技术人员轻松分析数据,获得商业洞察。

使用 Bedrock 和 RAG 构建 Text2SQL 行业数据查询助手

亚马逊AWS官方博客
亚马逊AWS官方博客 · 2024-01-18T02:45:40Z
浅谈 LLM RAG 对话机器人和 Text2SQL 的设计和实现

本文介绍了大语言模型(LLM)的基本逻辑和应用场景,包括RAG对话机器人和Text2SQL。LLM应用分为开源和商业模型,商业模型效果更好。LLM模型适配可以通过预训练、微调和RAG增强上下文等方式实现。在具体业务场景中,可以通过LLM实现规章制度查询和统计数据查询等功能。在构建端到端应用时,可以使用意图识别来决定走哪个应用。在LLM项目中,需要注意提示语工程的问题、LLM的非一致性问题和预期控制。

浅谈 LLM RAG 对话机器人和 Text2SQL 的设计和实现

亚马逊AWS官方博客
亚马逊AWS官方博客 · 2024-01-18T02:43:37Z

Gao, D., Wang, H., Li, Y., Sun, X., Qian, Y., Ding, B., & Zhou, J. (2023). Text-to-sql empowered by large language models: A benchmark evaluation. arXiv preprint arXiv:2308.15363. 个人总结: 一篇 LLM 在...

LLM-based Text2SQL

Measure Zero
Measure Zero · 2023-12-25T00:00:00Z

IntroductionE-commerce platforms, such as Amazon and Walmart, are teeming with products that attract a multitude of reviews every single day. These reviews are crucial touchpoints that reflect...

LlamaIndex: Harnessing the Power of Text2SQL and RAG to Analyze Product Reviews

Blog on LlamaIndex
Blog on LlamaIndex · 2023-08-12T00:00:00Z

该论文提出了一种基于预训练 BERT 的新神经网络架构,称为 M-SQL。基于列的值提取分为值提取和值列匹配两个模块。

论文复现丨基于ModelArts实现Text2SQL

华为云官方博客
华为云官方博客 · 2022-12-27T03:32:34Z
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