NL2SQL进阶系列(2)：DAIL-SQL、DB-GPT开源应用实践详解[Text2SQL]

NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（Spider vs BIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL]

NL2SQL基础系列(2)：主流大模型与微调方法精选集，Text2SQL经典算法技术回顾七年发展脉络梳理

NL2SQL进阶系列(1)：DB-GPT-Hub、SQLcoder、Text2SQL开源应用实践详解

NL2SQL进阶系列(2)：DAIL-SQL、DB-GPT开源应用实践详解[Text2SQL]

NL2SQL任务的目标是将用户对某个数据库的自然语言问题转化为相应的SQL查询。随着LLM的发展，使用LLM进行NL2SQL已成为一种新的范式。在这一过程中，如何利用提示工程来发掘LLM的NL2SQL能力显得尤为重要。

1.DB-GPT

官方链接：https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT/blob/main/README.zh.md

DB-GPT是一个开源的AI原生数据应用开发框架(AI Native Data App Development framework with AWEL(Agentic Workflow Expression Language) and Agents)。

目的是构建大模型领域的基础设施，通过开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力，让围绕数据库构建大模型应用更简单，更方便。

1.1 架构方案

核心能力主要有以下几个部分:

• **RAG(Retrieval Augmented Generation)**，RAG是当下落地实践最多，也是最迫切的领域，DB-GPT目前已经实现了一套基于RAG的框架，用户可以基于DB-GPT的RAG能力构建知识类应用。

• GBI：生成式BI是DB-GPT项目的核心能力之一，为构建企业报表分析、业务洞察提供基础的数智化技术保障。

• 微调框架:  模型微调是任何一个企业在垂直、细分领域落地不可或缺的能力，DB-GPT提供了完整的微调框架，实现与DB-GPT项目的无缝打通，在最近的微调中，基于spider的准确率已经做到了82.5%

• 数据驱动的Multi-Agents框架:  DB-GPT提供了数据驱动的自进化Multi-Agents框架，目标是可以持续基于数据做决策与执行。

• 数据工厂: 数据工厂主要是在大模型时代，做可信知识、数据的清洗加工。

• 数据源: 对接各类数据源，实现生产业务数据无缝对接到DB-GPT核心能力。

1.2 RAG生产落地实践架构

• 子模块
• DB-GPT-Hub 通过微调来持续提升Text2SQL效果
• DB-GPT-Plugins DB-GPT 插件仓库, 兼容Auto-GPT
• GPT-Vis 可视化协议

• 特性一览

• 私域问答&数据处理&RAG

  支持内置、多文件格式上传、插件自抓取等方式自定义构建知识库，对海量结构化，非结构化数据做统一向量存储与检索

• 多数据源&GBI

  支持自然语言与Excel、数据库、数仓等多种数据源交互，并支持分析报告。

• 自动化微调

  围绕大语言模型、Text2SQL数据集、LoRA/QLoRA/Pturning等微调方法构建的自动化微调轻量框架, 让TextSQL微调像流水线一样方便。详见: DB-GPT-Hub

• 数据驱动的Agents插件

  支持自定义插件执行任务，原生支持Auto-GPT插件模型，Agents协议采用Agent Protocol标准

• 多模型支持与管理

  海量模型支持，包括开源、API代理等几十种大语言模型。如LLaMA/LLaMA2、Baichuan、ChatGLM、文心、通义、智谱等。当前已支持如下模型:

更多内容官方链接：https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT/blob/main/README.zh.md

2.DAIL-SQL

DAIL-SQL是一种非常有效的方法，用于优化LLM在Text-to-SQL上的利用率。在GPT-4测试中，它在Spider排行榜上取得了86.2%的优异成绩，证明了自己的优势。值得注意的是，在蜘蛛侠开发中，每个问题只需要大约1600个令牌。除此之外，通过GPT-4的自一致性投票，我们在spider测试中获得了更高的86.6%的分数。

在问题的表示上，DAIL-SQL发现SQL语句加注释的代码表示方式可以有效发掘LLM在预训练中学习的代码能力。在样例的选择上，以往的方法着重于选择与用户问题相似的样例问题，或者选择与目标SQL相似的样例SQL。然而，DAIL-SQL发现通过同时考虑问题相似度和SQL相似度来选择样例，可以得到更好的结果。在样例的展示上，以往的方法通常会展示所有样例信息，包括问题、SQL和数据库信息，或者仅展示SQL以追求样例数量。DAIL-SQL采用了一种折中的方式，同时展示样例的问题和SQL，以保留问题和SQL之间的映射关系，并去除了token数最多的数据库信息，以确保能展示更多的样例。最终，DAIL-SQL在NL2SQL的国际权威榜单Spider上取得了86.6的执行准确率，比第二名的DIN-SQL高1.3个百分点。同时，每个问题大约只需700个token，比DIN-SQL少一个数量级。

零样本场景下评估了从其他作品中总结的五个问题表征，使用了四个llm: GPT-4, GPT-3.5-TURBO, text - davincic -003和Vicuna-33B

DAIL- sql组织与Full-Information和SQL-Only组织进行了对比，发现DAIL组织对于强大的llm来说是一种非常有效和高效的方法。

• 效果展示： | Method    | Dev EM    | Dev EX    | Test EM   | Test EX   | | --------- | --------- | --------- | --------- | --------- | | DAIL-SQL+GPT-4    | 70.0  | 83.1  | 66.5  | 86.2  | | DAIL-SQL+GPT-4+Self-consistency   | 68.7  | 83.6  | 66.0  | 86.6  |
• demo： 链接：https://modelscope.cn/studios/ml-db/NL2SQL_with_LLM/summary

• 代码链接：https://github.com/BeachWang/DAIL-SQL

• 论文：https://arxiv.org/abs/2308.15363

• Spider榜单：https://yale-lily.github.io/spider

• 参考链接

• Awesome Text2SQL：https://github.com/eosphoros-ai/Awesome-Text2SQL/blob/main/README.zh.md