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利用LLMs实现Text-to-SQL解析,主要包含数据集收集、数据预处理、模型选择与构建和微调权重等步骤,通过这一系列的处理可以在提高Text-to-SQL能力的同时降低模型训练成本,让更多的开发者参与到Text-to-SQL的准确度提升工作当中,最终实现基于数据库的自动问答能力,让用户可以通过自然语言描述完成复杂数据库的查询操作等工作。
详见:
链接: https://pan.baidu.com/s/1tI1scHRgiR30ovG3HZGBqg?pwd=kyer 提取码: kyer
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