网站推他网站,wordpress如何关闭自动更新,做网站需要投资多少钱,wordpress.文章缩略图在企业大模型应用中#xff0c;Text2SQL一直是应用热点#xff0c;它可以通过自然语言快速完成数据提取分析。但传统方案依赖大模型微调#xff0c;中小企业应用成本高。
今天介绍一种方法#xff1a;用开源 RAG 框架 RAGFlow#xff0c;将知识库检索与大模型推理结合Text2SQL一直是应用热点它可以通过自然语言快速完成数据提取分析。但传统方案依赖大模型微调中小企业应用成本高。
今天介绍一种方法用开源 RAG 框架 RAGFlow将知识库检索与大模型推理结合无需微调模型仅配置少量结构化数据即可生成精准的 SQL满足指定数据查询、复杂查询、计算及跨表计算等场景。 一. 准备工作 Text2SQL的准确性取决于知识库质量需提前准备DDL、DB Description、Q-SQL三类核心知识库。 1. 创建知识库 分别创建知识库DDL、DB Description、Q-SQL 1DDL知识库 DDLData Definition Language知识库主要提供数据库表结构信息包括表名、列名、数据类型以及主键、外键等约束条件。 2DB Description 知识库 DB Description 知识库主要用于说明数据库中表和列的含义。 3Q-SQL 知识库 Q-SQL 知识库包含了大量的参考 SQL即自然语言问题与对应的 SQL 语句示例。 2. 上传知识库文件 1下载这三个文件下一步用。 网盘下载链接https://pan.quark.cn/s/563c1ccc81fd 2将下载好的文件分别导入到对应的知识库后并解析文件。 3. 配置知识库 配置每个知识库的切片方式。 1配置DB Description 2配置DDL 3配置Q-SQL 二 . 创建Agent 1. 添加Agent模版 1进入 RAGFlow 工作台在Agent下点击【创建Agent】进入Agent模板选择页面选择 “DB Assistant” 模板点击“使用该模板”。 这里Text-to-SQL和DB Assistant 的区别 Text-to-SQL 是 “自动写SQL查询的工具”。DB Assistant 是 “帮你用自然语言跟数据库聊天、查数据、看结果的智能助手”这个助手内部会用到 Text-to-SQL 来写查询。 2给Agent起一个名字系统会自动复制该模板到Agent空间如下 2. 配置Agent 添加的DB Assistant模版中有6个节点需要我们进行配置。 1添加知识库 分别选中DDL、DB Description、Q-SQL配置对应的知识库。 2绑定目标数据库 选中“ExeSQL” 组件配置数据库所需的参数填入自己的数据库信息。 3接入模型 这里接入比较强的模型才能回答出精准的答案。本文接入了阿里千问的MAX模型。 三. 测试运行 1如下图所示数据库中有一张meter表。 2单击运行按钮可以进行对话。 提问meter表有多少条数据它能够正确回答10
