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目标#xff1a;通过对话一句话智能引导出报表
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自然语言转换为sql
数据集
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目标通过对话一句话智能引导出报表
NL2SQL
自然语言转换为sql
数据集
ATISGeoQuery数据集ATIS数据集来源于机票订阅系统与美国的地理相关包含880条问题及对应的SQL语句属于单一领域但上下文无关的数据集WikiSQL数据集基于维基百科标注了一个大型数据集包含了80654条训练数据涉及26521个数据库仅支持简单的SQL操作Spider数据集目前最为复杂的Text-to-SQL数据集涵盖了138个领域的200多个数据库SQL语句更为复杂包括了多种关键字和嵌套查询中文CSpider数据集西湖大学在EMNLP2019上发布了一个中文的Text-to-SQL数据集这个数据集基于Spider数据集对其中的问题进行了翻译
开源项目参考
ChatSQL DB-GPT SqlChat Chat2DB ChatBi
AI大模型
决策树
基础中的基础 决策树是一种简单而直观的AI模型。它就像一张流程图每个节点代表一个决策点每个分支代表一个可能的答案最终导向一个结果。例如我们可以使用决策树来判断一封邮件是否为垃圾邮件
随机森林与梯度提升
集成学习的力量 尽管决策树简单易懂但其预测能力有限。为了提升性能我们可以使用集成学习将多个模型组合成一个强大的模型。随机森林和梯度提升是两种流行的集成学习方法。随机森林通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高准确性而梯度提升则逐步优化模型的预测错误逐步逼近最佳结果
神经网络
模拟人脑的学习过程 包含一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层 如果任何单个节点的输出高于指定的阈值那么会激活该节点并将数据发送到网络的下一层。 否则不会将数据传递到网络的下一层与由人类专家进行的人工识别相比语音识别或图像识别任务可能只需要几分钟而不是数小时。 用于处理复杂的任务如图像识别、语音识别和自然语言处理、如Google搜索
深度学习
神经网络的进阶 深度学习是神经网络的一个分支它利用大量的数据和计算资源来训练深度神经网络。通过逐层学习和特征提取深度学习模型能够自动发现输入数据中的复杂模式从而实现高度精确的预测和分类。如今深度学习已广泛应用于自动驾驶、医疗诊断、金融预测等领域 实践中的选择如何挑选合适的模型
在实际应用中选择合适的AI模型至关重要。以下是一些建议
理解问题首先明确您要解决的问题是什么类型的任务例如分类、回归、聚类等。数据特性分析您的数据特性包括数据的类型、规模、噪声等。不同的模型对数据的要求有所不同。模型复杂度根据问题的复杂性和数据的特点选择合适的模型复杂度。过于简单的模型可能无法充分捕捉数据的特征而过于复杂的模型则可能导致过拟合。实验与调优通过交叉验证、网格搜索等技术对模型进行训练和调优找到最佳的模型配置。评估与迭代使用合适的评估指标对模型性能进行评估并根据评估结果对模型进行迭代和改进。 总之从决策树到深度学习每种模型都有其独特之处和适用场景。作为AI从业者或爱好者了解不同模型的特点和应用场景并根据实际问题选择合适的模型是至关重要的。通过不断学习和实践您将能够更好地利用AI技术解决实际问题并推动人工智能领域的发展。
OpenAI
提示词Prompts
本质上就是对模型进行“编程”输入Prompt 返回Completion补全
Token
我们的模型通过将文本分解为令牌Token来理解和处理文本语意最小单元
