AI-Compass NLP2SQL模块:集成Chat2DB、DB-GPT、MindsDB等核心工具
AI-Compass NLP2SQL模块:集成Chat2DB、DB-GPT、MindsDB等核心工具,实现自然语言到SQL转换的智能化数据查询生态系统
AI-Compass 致力于构建最全面、最实用、最前沿的AI技术学习和实践生态,通过六大核心模块的系统化组织,为不同层次的学习者和开发者提供从完整学习路径。
- github地址:AI-Compass👈:https://github.com/tingaicompass/AI-Compass
- gitee地址:AI-Compass👈:https://gitee.com/tingaicompass/ai-compass
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📋 核心模块架构:
- 🧠 基础知识模块:涵盖AI导航工具、Prompt工程、LLM测评、语言模型、多模态模型等核心理论基础
- ⚙️ 技术框架模块:包含Embedding模型、训练框架、推理部署、评估框架、RLHF等技术栈
- 🚀 应用实践模块:聚焦RAG+workflow、Agent、GraphRAG、MCP+A2A等前沿应用架构
- 🛠️ 产品与工具模块:整合AI应用、AI产品、竞赛资源等实战内容
- 🏢 企业开源模块:汇集华为、腾讯、阿里、百度飞桨、Datawhale等企业级开源资源
- 🌐 社区与平台模块:提供学习平台、技术文章、社区论坛等生态资源
📚 适用人群:
- AI初学者:提供系统化的学习路径和基础知识体系,快速建立AI技术认知框架
- 技术开发者:深度技术资源和工程实践指南,提升AI项目开发和部署能力
- 产品经理:AI产品设计方法论和市场案例分析,掌握AI产品化策略
- 研究人员:前沿技术趋势和学术资源,拓展AI应用研究边界
- 企业团队:完整的AI技术选型和落地方案,加速企业AI转型进程
- 求职者:全面的面试准备资源和项目实战经验,提升AI领域竞争力
NLP2SQL模块构建了涵盖10+主流平台的自然语言到SQL转换技术生态,实现数据库查询的智能化和民主化。该模块整合了Chat2DB AI驱动数据管理平台、DB-GPT原生数据应用开发框架、MindsDB企业AI平台、Vanna个性化SQL智能体、sqlchat对话式SQL客户端等核心工具,覆盖了从个人查询到企业级数据分析的全场景需求。技术栈包含了Dataherald自然语言SQL API、SuperSonic腾讯BI+AI平台、WrenAI开源Text2SQL解决方案、sqlcoder SOTA语言模型等专业组件,以及Awesome-Text2SQL汇总资源、DB-GPT-Hub模型数据集、LLaMA-Factory高效微调等开发支持。
模块深度集成了RAG检索增强生成、AWEL智能体工作流表达语言、多模型切换支持、数据库元数据理解等核心技术,支持复杂查询分解、多表关联分析、聚合函数处理、嵌套子查询生成等高级功能。此外,还提供了BIRD-bench、Spider等权威评估基准、模型微调与部署指南、跨数据库方言适配方案,以及Agile Query大数据分析平台等行业应用案例,帮助开发者构建高精度、高可用的自然语言数据查询系统,真正实现让非技术用户也能轻松进行复杂数据库操作的技术愿景。
目录
- 1.Chat2DB
- 1.DB-GPT
- 1.MindDB
- 1.Vanna
- 1.sqlchat
- 2.Dataherald
- 2.SuperSonic
- 2.WrenAI
- 2.sqlcoder
- 5.其他github项目
- 榜单
- 行业案例
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3.NL2SQL
1.Chat2DB
简介
Chat2DB 是一款 AI first 的数据管理、开发、分析工具,核心为 AIGC 能力,可实现自然语言与 SQL 互转、自动生成报表。提供网页和客户端两种使用方式,有 Pro 和 Local 两个版本,适用于不同场景。
核心功能
- 数据库连接:支持多种数据库,可创建、测试连接。
- 数据库开发:实现数据库增删改查,支持手动或 AI 一键建表。
- 数据分析:可新建看板,支持手动或 AI 生成报表、图表。
- AI 功能:自然语言查询数据库、SQL 转自然语言。
技术原理
运用 AIGC(Artificial Intelligence Generation Code)技术,将自然语言处理技术应用于数据库操作,实现自然语言与 SQL 的相互转换,辅助用户进行数据库开发和数据分析。
应用场景
-
移动办公:Chat2DB Pro 适合需要多设备灵活切换的移动办公场景。
-
本地数据处理:Chat2DB Local 适用于私有数据库或本地数据无法公网访问的场景。
-
数据分析:帮助用户快速进行数据库操作和数据分析,提高工作效率。
-
chat2db/Chat2DB: 🔥🔥🔥AI-driven data management platform Over 1 million developers are using Chat2DB
1.DB-GPT
简介
DB-GPT是一个开源的AI原生数据应用开发框架,通过结合AWEL(Agentic Workflow Expression Language)和多智能体(Agents)技术,旨在构建大型模型领域的数据基础设施。它致力于简化用户与各种数据源(如Excel、数据库、数据仓库)的自然语言交互,赋能数据分析和报告生成,实现数据应用的AI化。
核心功能
- 多模型管理 (SMMF): 支持集成和管理多种大型语言模型(LLMs),优化其在数据领域的应用。
- Text-to-SQL/NL2SQL: 提供从自然语言到SQL语句的转换能力,以及基于SQL语句的解释,并持续优化Text-to-SQL效果。
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) 框架: 强化检索增强生成能力,提升模型回答的准确性和相关性。
- 多智能体框架与协作: 构建支持多智能体协同工作的机制,以完成复杂的数据任务。
- AWEL (Agentic Workflow Expression Language): 代理工作流编排语言,用于定义和管理智能体之间的协作流程。
- 数据应用开发与插件扩展: 提供开发智能数据应用的能力,并通过
dbgpts
插件仓库扩展功能,包含数据应用、AWEL操作符、工作流模板和智能体。 - 前端可视化: 提供了基于Next.js和Tailwind的DB-GPT-Web项目,将LLM的交互转化为可视化界面,支持图表展示、插件运行状态等。
- 知识库问答 (KBQA): 构建基于知识库的问答系统。
技术原理
DB-GPT的核心技术原理是围绕大型语言模型(LLMs)构建一个分层的AI原生数据应用开发架构。
- Agentic Workflow Expression Language (AWEL): 作为核心编排层,AWEL允许开发者通过定义模块化的智能体(Agents)和操作符(Operators)来构建复杂的数据处理工作流。这类似于数据管道的智能自动化,每个智能体负责特定任务,并通过AWEL进行任务分配和结果整合。
- LLM驱动的数据交互: 利用LLMs的自然语言理解和生成能力,实现Text-to-SQL、NL2SQL以及知识库问答。这包括对LLMs进行SFT(Supervised Fine-Tuning)以优化其在特定领域的性能,例如针对Text-to-SQL任务的性能提升。
- 多模态数据处理与管理: 框架支持处理多种数据源,通过集成统一的数据接口和数据管理模块,使得LLMs能够与结构化(数据库、Excel)和非结构化数据进行交互。
- RAG机制: 为增强LLMs在特定数据上下文中的表现,DB-GPT集成了RAG框架。它通过外部知识检索,为LLMs提供更准确和最新的信息,以生成高质量的回答或执行数据操作。
- 插件化架构:
dbgpts
仓库体现了其高度可扩展的插件化设计。用户或开发者可以贡献和安装各种预定义的数据应用、AWEL操作符和智能体,从而轻松扩展系统功能,适应不同的业务需求。 - 前端可视化技术: DB-GPT-Web项目采用Next.js和Tailwind CSS构建,将后端LLM处理结果进行前端渲染,实现“LLM to Vision”。通过美化Markdown标签和定义AI特定场景的自定义标签(如
plugin running
,knowledge name
,Chart view
),提供直观的用户交互和数据可视化。
应用场景
- 智能数据分析与报表生成: 用户可以通过自然语言查询数据,自动生成SQL,并获取数据分析结果或可视化报表,极大地降低数据分析门槛。
- 企业级BI与决策支持: 赋能企业用户,使其能够以对话方式获取业务洞察,辅助商业决策。
- 数据库交互与管理简化: 开发人员和DBA可以利用自然语言与数据库进行交互,简化查询、管理和维护操作。
- 领域特定知识库构建与问答: 结合RAG和KBQA,为特定行业或企业内部知识提供智能问答系统,提高信息检索效率。
- 定制化数据应用开发: 开发者可以基于DB-GPT框架和AWEL,快速构建符合特定业务需求的AI原生数据应用。
- 数据科学与机器学习流程自动化: 通过智能体编排,自动化数据预处理、模型训练和结果评估等数据科学流程。
- 教育与研究: 为Text2SQL、LLM与数据交互等领域的研究提供平台和资源。
- DB-GPT: AI Native Data App Development framework with AWEL(Agentic Workflow Expression Language) and Agents
- eosphoros-ai/DB-GPT-Hub: A repository that contains models, datasets, and fine-tuning techniques for DB-GPT, with the purpose of enhancing model performance in Text-to-SQL
- DB-GPT使用文档
- DB-GPT手册
- DB-GPT/README.zh.md at main · eosphoros-ai/DB-GPT
- DB-GPT 插件仓库
- eosphoros-ai/DB-GPT-Hub: A repository that contains models, datasets, and fine-tuning techniques for DB-GPT, with the purpose of enhancing model performance in Text-to-SQL
- DB-GPT英文手册
- DB-GPT 前端可视化项目
- Text2SQL学习资料和前沿跟踪
1.MindDB
简介
MindsDB是一个开源服务器,可部署在从笔记本电脑到云端的任何地方。其架构围绕连接、统一和响应三大核心能力构建,能连接数百个企业数据源,使用完整的SQL方言查询,还可通过虚拟表统一异构数据,用户能通过内置代理或MCP协议与数据交互,常见用例包括微调模型、聊天机器人等。
核心功能
- 数据连接:可连接数百个企业数据源。
- 数据统一:使用SQL方言查询多数据源,通过虚拟表(视图、知识库、机器学习模型)和作业(JOBS)统一异构数据。
- 数据响应:通过内置代理和MCP协议与连接和统一后的数据交互以获取答案。
- 支持常见用例:如微调模型、聊天机器人、警报系统等。
技术原理
MindsDB内置MCP服务器,其架构基于连接、统一、响应三个核心能力。连接数据时通过多种集成方式访问不同数据源;统一数据利用联邦查询引擎将SQL查询翻译并执行在相应数据源,还通过虚拟表和作业处理异构数据;响应数据借助内置代理和MCP协议实现与数据交互。
应用场景
-
自动化微调
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构建AI代理
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实现AI驱动的数据检索
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数据丰富
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预测分析
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数据库内机器学习
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AI工作流自动化
-
mindsdb/mindsdb: The platform for building AI from enterprise data
-
AI Development Cloud Platform | Enterprise AI & ML | Deploy & Manage AI
1.Vanna
简介
Vanna是一个采用MIT许可的开源Python RAG(检索增强生成)框架,用于SQL生成及相关功能。它借助RAG技术,通过对数据进行训练,将用户问题转化为SQL查询语句,可连接多种SQL数据库、支持众多LLM和向量数据库,具有高精度、安全私密、自学习等特点。Vanna提供云服务、自托管企业版、嵌入式和开源版等多种产品形态。
核心功能
- 文本转SQL:把自然语言问题准确转化为SQL查询语句。
- 多数据库支持:可连接PostgreSQL、MySQL等多种SQL数据库。
- 多LLM和向量库支持:支持OpenAI、Anthropic等多种LLM,以及AzureSearch、ChromaDB等向量数据库。
- 训练功能:可通过DDL语句、文档、SQL查询等进行训练,提升复杂数据集的准确性。
- 自学习:能存储正确的问题与SQL对,不断提高未来结果的准确性。
- 可视化:自动生成Plotly图表。
技术原理
Vanna基于RAG技术,通过训练“模型”存储元数据。训练时,将DDL语句、文档、SQL查询等数据添加到参考语料库。用户提问时,从参考语料库中找出最相关的10条训练数据,作为LLM提示的一部分来生成SQL查询语句,且数据库内容不会发送给LLM或向量数据库,SQL执行在本地环境完成。
应用场景
-
数据查询:非SQL专家也能方便地从数据库获取信息。
-
数据分析:快速生成SQL查询,助力数据分析工作。
-
数据可视化:自动生成图表,直观呈现数据。
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企业应用:可通过Slackbot、Web应用等前端,为企业用户提供服务。
-
Generating SQL for MySQL using Ollama, ChromaDB - Vanna.AI Documentation
1.sqlchat
简介
SQL Chat 是一个基于聊天的 SQL 客户端,由 Next.js 构建。用户可使用自然语言与数据库沟通,实现查询、修改、新增、删除等操作。它支持 MySQL、PostgreSQL、MSSQL 等多种数据库,还提供自托管和数据保密等功能。
核心功能
- 自然语言交互:允许用户用自然语言与数据库进行交互,执行各类数据库操作。
- 多数据库支持:支持 MySQL、PostgreSQL、MSSQL、TiDB Cloud、OceanBase 等数据库。
- 自托管部署:可通过 Docker 进行自托管部署,支持不同启动参数配置。
- 账号系统与支付:开启数据库使用时,具备账号系统、用户额度、支付和使用数据收集功能。
技术原理
SQL Chat 基于 Next.js 构建,借助 OpenAI API 实现自然语言处理。它将用户的自然语言请求转化为 SQL 语句,与支持的数据库进行交互。在自托管部署时,使用 Docker 容器化技术,结合环境变量配置相关参数。
应用场景
-
数据库管理:数据库管理员可使用自然语言更便捷地管理和操作数据库。
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开发测试:开发人员在测试阶段,能快速用自然语言生成 SQL 查询进行功能验证。
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数据分析:数据分析师可通过自然语言查询数据库,获取所需数据进行分析。
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sqlchat/sqlchat: Chat-based SQL Client and Editor for the next decade
2.Dataherald
简介
Dataherald是一个专为企业级问答设计的自然语言转SQL引擎,旨在通过允许用户使用日常英语提问来查询结构化数据。它能够将自然语言转换为SQL查询,从而方便业务用户无需数据分析师的介入即可获取数据库中的洞察。
核心功能
- 自然语言到SQL转换: 核心功能是将用户输入的自然语言问题准确地转换为可执行的SQL查询语句。
- 企业级数据查询: 提供针对企业结构化数据进行高效、准确问答的能力。
- API接口构建: 允许从数据库设置API,以便外部系统或应用通过自然语言接口访问数据。
- 数据洞察获取: 赋能业务用户直接从数据仓库中获取所需信息和洞察,减少对专业数据人员的依赖。
技术原理
Dataherald的核心技术原理在于利用大型语言模型(LLMs)处理和理解自然语言,并将其意图映射到数据库的结构化查询语言(SQL)上。这涉及复杂的自然语言处理(NLP)、语义解析以及数据库模式理解。通过深度学习和预训练模型,系统能够识别用户查询中的实体、关系和操作,并生成语法正确且逻辑准确的SQL语句,以实现对数据库的交互式查询。
应用场景
- 业务智能(BI): 业务分析师和管理人员可以直接通过自然语言提问,获取销售数据、客户行为、运营指标等报表和分析结果,而无需编写复杂的SQL。
- 自助式数据探索: 赋能非技术背景的员工进行数据自助探索,快速获取所需数据,提升工作效率。
- 客户服务与支持: 将自然语言查询能力集成到客户服务系统中,使客服人员能更快地响应客户关于产品、订单或账户数据的查询。
- 数据分析与报告自动化: 简化数据分析流程,加速报告生成,减少人工干预。
- Dataherald/dataherald: Interact with your SQL database, Natural Language to SQL using LLMs
- Dataherald AI — Dataherald AI
- Dataherald: Natural Language-to-SQL API | Text to SQL | AI Data Analytics
2.SuperSonic
简介
SuperSonic 是腾讯音乐开源的下一代 AI+BI 平台,它将基于大语言模型(LLM)的 Chat BI 和基于语义层的 Headless BI 两种模式相统一,为用户提供自然语言查询数据及可视化结果的体验,同时具备可扩展性和可组合性。
核心功能
- 提供 Chat BI 界面,支持用户用自然语言查询数据并可视化结果。
- 提供 Headless BI 界面,方便分析工程师构建语义数据模型。
- 内置基于规则的语义解析器,在特定场景提高效率。
- 支持输入自动补全、多轮对话及查询后推荐。
- 实现数据集级、列级和行级的三级数据访问控制。
技术原理
- 知识库:定期从语义模型提取模式信息,构建字典和索引以方便模式映射。
- 模式映射器:识别用户查询中对模式元素的引用,与知识库进行匹配。
- 语义解析器:结合基于规则和基于 LLM 的解析器,理解用户查询并生成语义查询语句。
- 语义校正器:结合基于规则和基于 LLM 的校正器,检查语义查询语句的有效性并校正。
- 语义翻译器:将语义查询语句转换为可在物理数据模型上执行的 SQL 语句。
- 聊天插件:借助 LLM 从配置的第三方工具中选择合适插件扩展功能。
- 聊天记忆:封装历史查询轨迹,便于少样本提示。
应用场景
-
业务用户通过自然语言查询数据,获取业务洞察。
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分析工程师构建和管理语义数据模型。
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适用于演示、集成测试等场景,提高数据查询和分析效率。
2.WrenAI
简介
Wren AI 是一个开源的生成式商业智能(GenBI)代理,可让用户用自然语言查询任何数据库,在数秒内获得准确的 SQL、图表和 AI 生成的见解。该项目易于设置,支持多种数据源和大语言模型。
核心功能
- 与数据交互:用任意语言提问,获取精确的 SQL 和答案,降低 SQL 学习成本。
- 生成商业智能见解:由 AI 生成摘要、图表和报告,一键获取决策所需信息。
- 语义层:使用 MDL 模型对数据库架构、指标和连接进行编码,确保大语言模型输出准确且可控。
- 支持 API 嵌入:可在应用程序中生成查询和图表,用于构建自定义代理、SaaS 功能和聊天机器人。
技术原理
Wren AI 利用语义层的 MDL 模型对数据库的架构、指标和连接进行编码,以此规范大语言模型的输出,保证其准确性和可控性。它集成多种大语言模型,借助这些模型的能力,将自然语言转化为精确的 SQL 语句、图表以及生成见解。
应用场景
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数据分析:用户无需掌握复杂的 SQL 知识,即可通过自然语言查询数据库,获取所需数据和分析结果。
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决策支持:AI 生成的摘要、图表和报告能为决策者快速提供决策所需的信息和背景。
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软件开发:可通过 API 将 Wren AI 嵌入到应用程序中,构建自定义代理、SaaS 功能和聊天机器人。
-
Canner/WrenAI: Open-source Text-to-SQL solution, Wren AI makes your database RAG-ready.
2.sqlcoder
简介
Defog 的 SQLCoder 是一系列将自然语言问题转换为 SQL 查询的先进大语言模型(LLMs)。在 sql - eval 框架的自然语言到 SQL 生成任务中,其表现优于 gpt - 4
和 gpt - 4 - turbo
,并显著超越所有流行的开源模型。
核心功能
- 将自然语言问题准确转换为 SQL 查询。
- 可连接数据库,添加元数据并进行可视化查询。
技术原理
基于大语言模型技术,通过在超 20000 个人工策划的问题(基于 10 种不同模式)上进行训练,学习自然语言与 SQL 查询之间的映射关系。
应用场景
-
数据库开发人员可借助其将自然语言需求快速转化为 SQL 查询语句,提高开发效率。
-
数据分析人员在进行数据查询和分析时,使用自然语言提出问题获取所需 SQL 查询。
-
defog-ai/sqlcoder: SoTA LLM for converting natural language questions to SQL queries
5.其他github项目
简介
本系列内容涵盖了大型语言模型(LLM)的高效微调框架以及将自然语言转化为SQL查询(NL2SQL)的多种方法和工具。LLaMA-Factory 提供了一个统一且高效的LLM微调平台,而其他项目则专注于利用LLM实现文本到SQL的转换,包括通过微调、少样本学习和RAG(检索增强生成)等技术,旨在简化用户与数据库的交互。
核心功能
- LLM高效微调: 提供统一框架,支持对超过100种LLMs和VLMs进行高效微调,包括Llama系列模型,并支持LoRA、FSDP+QLoRA等优化技术。
- 文本到SQL转换 (Text-to-SQL/NL2SQL):
- 通过微调LLM(如Llama 2)实现自然语言到SQL的生成。
- 采用高效少样本(Few-shot)方法,利用强大的LLM(如GPT-4)直接生成SQL。
- 利用RAG机制,结合LLM生成精准的SQL查询。
- 数据库交互与集成: 能够将生成的SQL应用于PostgreSQL、MySQL、SQLite、Snowflake、BigQuery等多种数据库。
- 数据可视化与分析: 支持将查询结果转化为图表,提供AI聊天机器人响应,以实现更直观的数据交互。
技术原理
- 参数高效微调 (PEFT): LLaMA-Factory广泛采用LoRA(Low-Rank Adaptation)等技术,通过只微调少量参数来高效地适应大型模型,大幅减少计算资源和时间消耗。
- 分布式训练: 结合FSDP (Fully Sharded Data Parallel) 和 QLoRA (Quantized LoRA) 等技术,实现对超大规模模型的分布式高效微调,使其能在有限硬件资源上运行。
- 少样本学习 (Few-shot Learning): DAIL-SQL通过向LLM提供少量输入-输出示例,使其能在不进行大量参数更新的情况下,对新任务(如NL2SQL)展现出强大的泛化能力。
- 检索增强生成 (RAG): MindSQL利用RAG架构,在生成SQL查询前先从外部知识库(如数据库Schema信息)中检索相关信息,然后LLM基于检索到的信息和用户输入生成更准确的SQL,有效解决了LLM的幻觉和时效性问题。
- LlamaIndex集成: run-llama/modal_finetune_sql利用LlamaIndex框架,实现LLM与结构化数据源的连接和交互,提供强大的数据分析能力。
应用场景
- 定制化LLM开发: 研究人员和开发者可以高效地微调特定领域的LLM,以适应各种垂直应用场景。
- 自然语言数据库查询: 非技术用户可以通过自然语言直接与数据库交互,查询数据,无需掌握复杂的SQL语法。
- 智能数据分析: 结合Text-to-SQL能力,实现自动化数据提取和初步分析,提升数据洞察效率。
- AI辅助编程与开发: 辅助开发人员快速生成或验证SQL查询,提高开发效率。
- 企业级数据平台: 构建基于自然语言的智能BI(商业智能)工具和数据问答系统,赋能业务用户进行自助式数据探索。
- hiyouga/LLaMA-Factory: Unify Efficient Fine-tuning of 100+ LLMs
- run-llama/modal_finetune_sql
- DAIL-SQL: A efficient and effective few-shot NL2SQL method on GPT-4.
- mindsql · PyPI
榜单
简介
BIRD 是用于大规模数据库文本到 SQL 评估的跨领域数据集,含超 12751 个问题 - SQL 对、95 个大数据库,覆盖 37 个专业领域。Spider 是大规模复杂跨领域语义解析和文本到 SQL 数据集,含 10181 个问题和 5693 个唯一复杂 SQL 查询,覆盖 138 个不同领域,已发布 2.0 版本。
核心功能
- BIRD-bench:评估大规模数据库下文本到 SQL 解析能力,为相关研究提供跨领域、大规模数据支持。
- Spider:用于语义解析和文本到 SQL 任务的研究与评估,推动自然语言接口到跨领域数据库技术发展。
技术原理
- BIRD-bench:通过构建大规模、跨领域的数据库和问题 - SQL 对,考察数据库内容对文本到 SQL 解析的影响,以评估模型在复杂数据库环境下的性能。
- Spider:利用人工标注构建大规模问题 - SQL 查询数据集,涵盖多领域多表数据库,促使模型学习跨领域语义解析和文本到 SQL 转换能力。
应用场景
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BIRD-bench:适用于区块链、医疗、教育等专业领域的数据库文本到 SQL 解析研究和应用,如医疗数据查询、教育数据统计等。
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Spider:可用于自然语言处理、数据库交互等领域,如开发自然语言接口实现用户用自然语言查询数据库,辅助数据科学和工程工作流自动化。
行业案例
简介
Agile Query是一款替代Thoughtspot的搜索式数据分析工具,可将复杂数据分析转化为简单搜索,为业务人员和数据分析师赋能,加速数据驱动决策落地,同时降低成本和错误率,帮助企业在数据智能时代抢占先机。
核心功能
- 搜索式驱动数据分析,将复杂分析转化为简单搜索。
- 自动生成查询SQL,实现高性能、多表查询。
- 支持高级分析函数,构建复杂计算指标。
- 提供多维度分析和个性化指标,满足多样化需求。
- 业务用户可独立完成数据查询和分析,即时响应业务需求。
技术原理
- 运用SQL编译器和高级查询语言,根据用户需求自动生成高效准确的SQL。
- 内置优化机制,提升查询性能和资源利用效率。
- 通过算法动态生成SQL,确保数据正确率,降低手工写SQL的数据错误风险。
- 智能多表查询功能,根据表关联关系和用户投影字段计算参与计算的表,并生成相应子查询。
应用场景
-
餐饮连锁企业:快速洞察各门店销售数据,实时调整运营策略,优化营销活动和供应链管理。
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企业总部:进行多维度分析,为决策提供支持,加速数据驱动决策的落地。
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业务用户和数据分析师:独立完成数据查询和分析,减少对IT团队的依赖,降低跨部门沟通成本。
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应对业务变化:快速响应市场或业务环境的变化,避免丢失商业机会。
- github地址:AI-Compass👈:https://github.com/tingaicompass/AI-Compass
- gitee地址:AI-Compass👈:https://gitee.com/tingaicompass/ai-compass
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