OpenSearch-SQL

OpenSearch-SQL 是一个旨在将自然语言转换为 SQL 查询的框架，旨在降低用户对数据库专业技能的要求。它由预处理、提取、生成、优化和对齐等模块组成，无需额外训练，并可与 GPT、DeepSeek 和 Gemini 等模型配合使用。

主要特点和创新点:

• Text-to-SQL任务: 允许用户用自然语言提问，系统自动生成相应的 SQL 查询。
• 无需额外训练: 该框架不需要进行额外的训练，可以直接使用预训练的大型语言模型（如GPT等）。
• 自学习CoT增强: 首次引入自学习思维链 (CoT) 增强方法，将 Few-shot 格式从 Query-SQL 对扩展到 Query-CoT-SQL 对，显著提升了模型性能。
• 结构化CoT方法: 专为 Text-to-SQL 任务设计了结构化的 CoT 方法，并设计了一种类似 SQL 的中间语言来优化 SQL 生成。
• 对齐方法: 首次引入对齐方法来对齐 Agent 的输入和输出，以缓解模型幻觉问题。这包括：
  • 不同数据集所需的不同样式
  • Agent 之间信息传递中的幻觉
  • 生成 SQL 中的基本逻辑问题
• 性能优异: 在 BIRD 排行榜上取得了领先地位。

使用方式:

1. 安装: 使用 pip install -r requirements.txt 安装所需依赖。
2. 数据处理: 使用 DAIL-SQL 方法生成 Few-shot 示例，或者直接使用提供的脚本生成问题。
3. 运行: 执行 sh run/run_main.sh 运行主要程序。

总结:

OpenSearch-SQL 是一个强大的 Text-to-SQL 框架，它通过独特的架构设计和创新方法，实现了高性能和易用性，能够帮助用户更方便地从数据库中提取信息。 它在无需额外训练的情况下，利用大型语言模型，通过思维链和对齐方法，提升了SQL查询生成的准确性和可靠性。