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[get_similar_question_sql][vanna.base.base.VannaBase.get_similar_question_sql]-

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[get_sql_prompt][vanna.base.base.VannaBase.get_sql_prompt]-

[submit_prompt][vanna.base.base.VannaBase.submit_prompt]

我自己基于

目前这一块在学术界不断的创新每隔一段时间就会有新的方式出来来刷新之前的最好成绩感兴趣的可以看一下

Awesome-Text2SQL

数据的正确率元数据元数据有问题RAG的正确率再高也无济于事prompt通过优化

prompt比如

测试集它们用于评估模型在自然语言查询到结构化查询语言SQL转换方面的能力。

以下是它们的简要介绍

4.1.

查询如嵌套查询和联合查询。

设计以提高模型的实际应用能力更接近真实世界的使用场景。

4.3.

旨在评估模型的鲁棒性特别是在面对模糊或含糊的问题时。

提供多样化的问题类型和复杂的

SQL

模型的发展提供了标准化的基准帮助研究人员在自然语言理解和数据库查询方面进行有效比较。

通过这些挑战模型能够逐步提高在实际应用中的准确性和效率。

五、EM

数据集上使用的关注模型的查询生成能力与真实数据库执行结果的一致性。

Spider

查询是否与数据集中提供的标准查询语句完全匹配。

它评估模型是否能够准确生成与参考查询语句结构、语法和语义完全一致的

SQL

查询与参考查询完全一致则被认为是正确的。

这种评估更侧重于模型的查询生成能力。

Spider

Exact

查询在实际数据库上的执行结果是否与预期结果一致。

它不仅检查查询语句的语法和结构还检查查询的执行结果是否正确。

这意味着模型不仅要生成结构正确的查询语句还要保证这些查询能够在数据库上返回正确的结果。

这种评估方式更全面地考虑了模型的性能包括查询生成能力和数据库执行能力。

简而言之EM

则更关注查询在实际数据库上的执行结果的准确性。

在实际应用中可以根据需求选择合适的评估指标。

七、总结

本文对Text2SQL的实现方式、测试集和评估指标进行了介绍和总结全面了解了Text2SQL技术的相关内容对于从事Text2SQL的研究者具有一定的参考意义。