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[Help] 如何通过微调提升 text2sql 能力?
求助:如何通过微调提升模型的text2sql能力?
- 如何给模型注入库表信息、业务知识?
- 如何校正模型输出的SQL?
当前给出一个建表语句(比如一张用户登录日志表),再问一个问题(比如 当天的DAU是多少), chatglm会给出错误的sql语句。 比如加了一些无关的字段、sql关键字之间没有空格、用户没有去重等
期望通过微调,提升模型的text2sql能力。
期望注入:
- 建库建表语句
- 表字段的关联关系: 比如A.a = B.b
- 业务知识: 比如投资roi怎么计算
问题:
- 今天XX的DAU是多少
- 最近7天XX的roi是多少
输出: select count(distinct yourid) from your_table where date = today()
从your_table表查询XX的DAU, 以yourid字段作为用户的唯一标识,以date字段作为过滤时间。通过count(distinct yourid)进行去重统计,date=today() 指定为今天。
我也想知道,有没有大佬指导下
可以关注一下DB-GPT-HUB项目,https://github.com/csunny/DB-GPT-Hub