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将文本到 SQL 引入大型企业的 BI 生产.pdf

上传人: 张** 编号:167620 2024-06-15 30页 3.01MB

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本文主要介绍了腾讯在大数据平台部门如何将最新的语言模型应用于商业智能(BI)产品中,以实现自然语言接口的下一代BI能力。主要内容包括: 1. 腾讯选择了DeepSeekCoder-33B作为基础模型进行微调,并开发了训练指令集,以覆盖查询模式和语法,并特别强调如何引用业务上下文,特别是多表查询。 2. 微调后的模型在BIRD数据集和腾讯数据集上的准确率与GPT-4相当,在需要表连接的情况下表现更好。 3. 为了提高在线Text-to-SQL的性能,腾讯采用了RAG和查询重写技术,将业务知识传递给Text-to-SQL模型,以更准确地理解用户的意图。 4. 通过结合RAG和查询重写,Text-to-SQL服务的查询准确率从29.2%提高到了87.8%。 5. 腾讯还展示了如何将Text-to-SQL集成到BI工具中,实现自然语言查询、意图推断、Text-to-SQL执行、卡片可视化等功能。
如何在企业级BI产品中实现文本到SQL的转换? 如何利用最新的LLM技术优化BI产品的自然语言接口? 如何通过提示工程和微调实现文本到SQL的高效转换?
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