NL2SQL实践系列(1)：深入解析Prompt工程在text2sql中的应用技巧_nl2sql微调数据

NL2SQL任务的目标是将用户对某个数据库的自然语言问题转化为相应的SQL查询。随着LLM的发展，使用LLM进行NL2SQL已成为一种新的范式。在这一过程中，如何利用提示工程来发掘LLM的NL2SQL能力显得尤为重要。

prompt的组成包四个元素：

• Instruction（指令，必须）
• Context（上下文信息，可选）
• Input Data（需要处理的数据，可选）
• Output Indicator（要输出的类型或格式，可选）

一个面向复杂任务的prompt的一般都包含Instruction，Context，Input Data，Output Indicator。

所以面向大语言模型的开发应用过程就是如下公式：

LMM(Instruction + Context + Input Data + Output Indicator) = Output

prompt engineering 就是写好这四块东西Instruction，Context，Input Data，Output Indicator,让模型的输出Output越准越好