LLM在text2sql上的应用
目前，大模型的一个热门应用方向text2sql它可以帮助用户快速生成想要查询的SQL语句。那对于用户来说，大部分简单的sql都是正确的，但对于一些复杂逻辑来说，需要用户在产出SQL的基础上进行简单修改，Text2SQL应用主要还是帮助用户去解决开发时间，减少开发成本。
一、前言：
目前，大模型的一个热门应用方向text2sql它可以帮助用户快速生成想要查询的SQL语句。那对于用户来说，大部分简单的sql都是正确的，但对于一些复杂逻辑来说，需要用户在产出SQL的基础上进行简单修改，Text2SQL应用主要还是帮助用户去解决开发时间，减少开发成本。
Text to SQL： 简称Text2SQl，是将自然语言文本（Text）转换成结构化查询语言SQL的过程，属于自然语言处理-语义分析（Semantic Parsing）领域中的子任务。
它的目的可以简单概括为：“打破人与结构化数据之间的壁垒”，即普通用户可以通过自然语言描述完成复杂数据库的查询工作，得到想要的结果。
二、背景应用：
目前大家对T2S的做法大致分为两种，
- 一种是用现有的大模型来直接生成，例如ChatGPT、GPT-4模型，但是对于一些公司来说，数据是属于保密资产，这种方式相当于将自己公司的数据信息透漏给大模型，属于数据泄露行为；
- 另一种方式是利用开源的大模型做finetune，比如chatglm2-6b来做微调，这个也是目前我们在做的，同时开源的数据集也有很多，简单罗列如下：
| 数据集 | 数据集介绍 |
|---|---|
| WikiSQL | WikiSQL是一个大型的语义解析数据集，由80,654个自然语句表述和24,241张表格的sql标注构成。 WikiSQL中每一个问句的查询范围仅限于同一张表，不包含排序、分组、子查询等复杂操作。 虽然数据规模大，SQL语法却非常简单；适合做NL2SQL任务入门。 |
| Spider | 耶鲁大学在2018年新提出的一个大规模的NL2SQL（Text-to-SQL）数据集。 该数据集包含了10,181条自然语言问句、分布在200个独立数据库中的5,693条SQL，内容覆盖了138个不同的领域。 涉及的SQL语法最全面，是目前难度最大的NL2SQL数据集。 |
| Cspider | CSpider是Spider的中文版，西湖大学出品。 |
| Sparc | 耶鲁大学在2019年提出的基于对话的Text-to-SQL数据集。 SParC是一个跨域上下文语义分析的数据集，是Spider任务的上下文交互版本。SParC由4298个对话（12k+个单独的问题，每个对话平均4-5个子问题，由14个耶鲁学生标注）组成，这些问题通过用户与138个领域的200个复杂数据库进行交互获得。 |
| CHASE | 微软亚研院和北航、西安交大联合提出的首个大规模上下文依赖的Text-to-SQL中文数据集。 内容分为CHASE-C和CHASE-T两部分，CHASE-C从头标注实现，CHASE-T将Sparc从英文翻译为中； 相比以往数据集，CHASE大幅增加了hard类型的数据规模，减少了上下文独立样本的数据量，弥补了Text2SQL多轮交互任务中文数据集的空白。 |
三、Text2SQL使用：
我们在Text2SQL上面的应用主要包括两个阶段，第一阶段是利用LLM理解你的请求，通过请求去生成结构化的SQL；下一个阶段是在生成的SQL上自动化的查询数据库，返回结果，然后利用LLM对结果生成总结，提供分析。
3.1 第一阶段：
利用LLM理解文本信息，生成SQL，目前通过spider数据集来评测，GPT家族还是笑傲群雄。但是这里我们如果只借助GPT来做的话，就会出现之前说的数据隐私问题。
这里我们通过两部分来提升LLM对文本的理解，生成更符合我们要求的结果。
1. 构建数据信息表的schema，利用LLM生成embedding
由于我们从离线评测效果来看，开源模型chatglm2-6b直接生成的SQL和GPT对比，还是有比较大的差距，所以无法直接使用。这里我们根据用户描述的text，让预训练的chatglm2-6b生成embedding，通过embedding检索的方式，选出top1数据表，这个过程属于先验过滤阶段。
数据表的schema设计非常重要，需要描述清楚这个表它的主体信息以及表中重要字段和字段含义。
例：
数据表的embedding可以提前计算保存，这样利用后期检索效率。
2. prompt构建，生成SQL
这部分我认为最重要的还是如何去合理构建prompt，让LLM去理解你的真实意图，生成标准的SQL。
一是prompt的开头需要定义构建，二是prompt整体结构以及结构中数据表的信息也需要涵盖进去，这里我们prompt的开头首先定义LLM的工作目的是生成SQL，通过我们根据第一部分返回的top1数据表，解析数据表中的信息，加入到prompt中，以此来构建完成的prompt。
1）开头prompt定义：
2）数据表prompt定义：
3）In-context-prompt：如果想强化prompt，可以增加一些正样本“问答”式的结构，让LLM去学习理解，最终生成更理想的结果
prompt的构建对最终结果的影响非常重要，构建一个完美的prompt可能已经成功了一半。
通过以上的prompt构建，我们就可以给LLM让模型生成最终的SQL结果。
3.2 第二阶段：
其实很多场景上一阶段生成SQL就已经达到我们想要的结果，但这里我们还想进一步根据SQL生成最终的数据，所以需要连接数据库，SQL运行返回结果。这里我们通过连接集团CK数据库，以接口的形式进行部署，我们在运行SQL的时候，其实就是调用接口，这样方便简洁，对接口返回的结果进行结构化的输出就可以。
通过接口访问结构化输出：
四、结果：
以上就是目前我们根据LLM来生成SQL，同时让SQL自动运行产生结果。前期我们利用GPT模型去跑通整个pipeline，同时生成一些训练数据集，来提供chatglm2-6b微调，后期我们还会对产出的结果进行数据分析，这个阶段也是利用LLM来完成，通过这种方式给用户一些指导性的意见或总结。
以下是整个pipeline的流程：
作者：京东零售 郑少强
来源：京东云开发者社区 转载请注明来源
