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申请/专利权人:北京宝兰德软件股份有限公司
摘要:本发明涉及计算机软件和数据库管理领域,具体为一种基于大语言模型生成SQL的方法、装置、设备及介质,方法包括:数据源配置;表治理;表关系治理;领域知识梳理;问题SQL治理;用户问题接收;简写prompt组装;大模型选表调用;完整prompt组装;大模型调用生成SQL。本发明通过引入行业词典和相似问题等方法,显著提高了从自然语言到SQL语句转换的准确性,即使面对复杂和罕见的查询需求,也能确保生成的SQL语句精确无误;并且在没有经过专门训练的情况下,也能处理广泛的语言模式和数据库结构,大大增强了系统的适应性和鲁棒性;同时通过巧妙的设计使得模型无需额外训练即可直接应用于不同的数据库环境,极大简化了实施过程,降低了维护和更新的复杂度。
主权项:1.一种基于大语言模型生成SQL的方法,其特征在于,包括以下步骤:数据源配置,配置数据库连接信息;表治理,基于数据源配置,获取数据源中所有的表以及建表语句中的DDL信息,查询表中数据并根据预设规则将原始DDL信息转换为简写版DDL信息和完整版DDL信息这两种新的DDL描述;表关系治理,梳理数据库中表与表之间的关联关系,构建表关系图;领域知识梳理,梳理特定领域的领域知识,建立领域知识库;问题SQL治理,对大模型生成的问题SQL进行修正并生成修正SQL,建立OA问答系统,并将问题SQL与修正SQL存储于向量数据库中;用户问题接收,接收用户输入的自然语言查询问题,记为初始问题;简写prompt组装,通过分词算法对初始问题进行分词并得到分词结果,将分词结果与领域知识库中的领域知识进行匹配,并将匹配到的领域知识替换初始问题中的关键词,并形成替换问题;将替换问题向量化生成向量化问题,使用欧氏距离计算向量化问题和问题SQL的向量相似度,并查找出相似度最高的前三个问题SQL,记为前三问题SQL;根据替换问题和前三问题SQL以及简写版DDL信息生成简写prompt;大模型选表调用,将简写prompt输入大语言模型,从数据库中筛选出用户查询最相关的表,记为最相关表;完整prompt组装,基于最相关表和表关系图,查找最相关表在表关系图中的表信息及表关系信息;根据表信息和表信息的关联表在完整版DDL中查找完整DDL描述信息;使用完整DDL描述信息、表关系信息、替换问题和前三问题SQL,组装完整prompt;大模型调用生成SQL,将完整prompt输入至大语言模型,大模型生成SQL。
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百度查询: 北京宝兰德软件股份有限公司 一种基于大语言模型生成SQL的方法、装置、设备及介质
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