一种面向领域大语言模型的Text2SQL语义解析方法技术

本发明专利技术公开了一种面向领域大语言模型的Text2SQL语义解析方法，包括如下步骤：S1、连接领域数据库并存储数据库模式信息；S2、基于领域数据库和领域背景知识构建知识库并挂载到大语言模型中；S3、基于SQL‑to‑Text模型生成Text‑SQL数据集；S4、使用Text‑SQL数据集对大语言模型进行微调、评估和优化，构建高性能的Text2Sql模型；S5、输入自然语言问题并基于Prompt和领域知识库对其优化；S6、通过Text2Sql模型解析语义并基于需求设计Prompt推理结果。该方法基于Prompt优化自然语言问题输入，面向领域大模型预训练微调并挂载领域知识库进行数据增强生成，这样做可以实现复杂的查询需求，无需依赖繁琐的人工工作，同时有效降低了数据噪声和语义歧义的风险。该方法还可以应用于各种领域并提高Text2SQL的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自然语言处理，具体指一种面向领域大语言模型的text2sql语义解析方法。

技术介绍

1、随着自然语言处理(natural language processing,nlp)和人工智能技术的快速发展，尤其是2023年开始大语言模型的广泛使用，如何运用自然语言访问对应数据库，生成对应的sql脚本并输出相应结果的需求日益迫切，该需求的目的是希望通过自然语言与数据库进行交互，以简化数据库操作的过程，使更多的人能够轻松地与数据库进行沟通和操作。在数据库领域中，text2sql语义解析是一项关键技术，其用于将自然语言查询转化为结构化查询语言(sql)查询，以便对数据库进行操作和检索。

2、目前，在生成sql语句的方法中，一部分是基于规则和模板，但是这些方法仅适用于特定数据库和查询类型，并且对于复杂查询缺乏支持，无法覆盖所有情况。这些方法还需要大量的人工工作来创建和维护规则。另一部分方法基于机器学习和深度学习技术，如seq2seq模型框架。然而，这些方法需要大量标注的训练数据，并且容易受到数据噪声和语义歧义的影响，例如用户在提问的过程中可能会出本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种面向领域大语言模型的Text2SQL语义解析方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种面向领域大语言模型的Text2SQL语义解析方法，其特征在于，所述步骤S1中，数据库模式信息存储方法为：将数据按照列的方式进行组织和存储的列式存储方法，存储时，定义数据库模式S＝{T1，T2，...，Ti，...，Tn，E}，其中Ti为第i个表，E为各表之间的主外键关系，数据表Ti中包含列Ci＝{Ci1，...，Cij，...}，其中Ci1表示第i个数据表中的第1列。

3.根据权利要求1所述的一种面向领域大语言模型的Text2SQL语义解析方法，其特征...

【技术特征摘要】

1.一种面向领域大语言模型的text2sql语义解析方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种面向领域大语言模型的text2sql语义解析方法，其特征在于，所述步骤s1中，数据库模式信息存储方法为：将数据按照列的方式进行组织和存储的列式存储方法，存储时，定义数据库模式s＝{t1，t2，...，ti，...，tn，e}，其中ti为第i个表，e为各表之间的主外键关系，数据表ti中包含列ci＝{ci1，...，cij，...}，其中ci1表示第i个数据表中的第1列。

3.根据权利要求1所述的一种面向领域大语言模型的text2sql语义解析方法，其特征在于，所述步骤2中，构建领域知识库的方法为：

4.根据权利要求3所述的一种面向领域大语言模型的text2sql语义解析方法，其特征在于，所述步骤2.3中，通过预训练词嵌入模型转化为词向量的方法为：

5.根据权利要求1所述的一种面向领域大语言模型的text2sql语义解析方法，其特征在于，所述步骤3的具体方法为：

6.根据权利要求5所述的一种面向领域大语言模型的text2sql语义解析方法，其特征在于，所述步骤s3-3中，相似性得分的计算方法为：应用余弦相似度测量两个向量之间的夹角。

7...

【专利技术属性】
技术研发人员：俞东进，钟永军，王思轩，曲冠桦，徐放，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：