DAIL-SQL代码复现 --- Text-to-SQL Empowered by Large Language Models: ABenchmark Evaluation

小念nl

已于 2024-12-12 10:13:54 修改

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文章标签： sql 数据库 python pycharm

于 2024-09-21 10:15:12 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AdiligentBoy/article/details/142410996

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自己遇到过的一些坑，想记录下，方便以后其他人复现更顺利。如有问题可私信联系，看到后会及时回复。

整个过程准备好apikey，中转的即可。

一、论文地址

《Text-to-SQL Empowered by Large Language Models: A Benchmark Evaluation》

https://github.com/BeachWang/DAIL-SQL

二、代码复现跑通

在github上拉去源码后，我是使用Pycharm打开的。然后根据README.md文件搭建环境。

设置环境时，您需要下载 stanford-cornlp 并解压到 ./third_party 文件夹。接下来，您需要启动 coreNLP 服务器：

apt install default-jre
apt install default-jdk
cd third_party/stanford-corenlp-full-2018-10-05
nohup java -mx4g -cp "*" edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLPServer &
cd ../../

此外，还要设置 Python 环境：（我使用的是python3.8，在anconda中自己创建好虚拟环境后再Pycharm中选择刚刚创建的虚拟环境，附上conda常用命令）

// 查看conda中所有虚拟环境
conda env list
// 创建虚拟环境 conda create -n [环境名称] python=[版本号]
conda create -n DAIL-SQL python=3.8
// 激活虚拟环境
conda activate [环境名称]
// 退出虚拟环境
conda deactivate [环境名称]
// 删除虚拟环境
conda remove -n [环境名称] --all

conda create -n DAIL-SQL python=3.8
conda activate DAIL-SQL
python -m pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
python nltk_downloader.py

在运行 python nltk_downloader.py时可能会遇到问题，可以自行下载好相应的文件，包括corpora里面的stopwords，tokenizers里面的punkt，下载链接：GitHub - nltk/nltk_data: NLTK Data

在packages中均可找到，这里也可以把tokenizers里面的punkt_tab也下载下来，后面评估的时候会用到。

然后继续：

Data Preprocess

python data_preprocess.py

Prompt Generation

我运行的是README.md文件里面提到的两种的第一种

python generate_question.py \
--data_type spider \
--split test \
--tokenizer gpt-3.5-turbo \
--max_seq_len 4096 \
--prompt_repr SQL \
--k_shot 9 \
--example_type QA \
--selector_type  EUCDISQUESTIONMASK

运行的时候如果遇到sentence-transformers/all-mpnet-base-v2错误，可以找到官网下载下来all-mpnet-base-v2然后在DAIL-SQL根目录创建文件夹senetence-transformers，将下载的all-mpnet-base-v2放到该目录下

Calling the LLM

Without voting:（其中openaikey是自己的apikey，我的prompt_dir是 ./dataset/process/SPIDER-TEST_SQL_9-SHOT_EUCDISQUESTIONMASK_QA-EXAMPLE_CTX-200_ANS-4096/）

python ask_llm.py \
--openai_api_key [your_openai_api_key]  \
--model gpt-4 \
--question [prompt_dir]

这个过程会消耗大量token

需要修改一部分代码：加入红框中圈出的代码

--proxy是我的代理（梯子），default填入代理的地址端口

--base_url是我的apikey的中转接口地址，在default中填入地址

然后就是

Running Example

这里同样也需要apikey，可以运行下面两个命令中的任意一个，其中mini的是运行生成两条sql语句，在 ./dataset/process/SPIDER-TEST_SQL_9-SHOT_EUCDISQUESTIONMASK_QA-EXAMPLE_CTX-200_ANS-4096/下面可以看到RESULT_MODEL-gpt-4.txt，里面有2条sql语句。

如果想要多生成一些sql语句，可以修改下图中--end_index的值，修改为几则生成几条sql语句（生成sql语句是需要一定量token的）

bash run_dail_sql_mini.sh [your_openai_api_key]

运行下面这个命令则会生成1034条sql语句，会消耗大量token，同样也是在上述路径下

bash run_dail_sql.sh [your_openai_api_key]

如在上述路径的文件里面出现如下sql语句，则run阶段成功执行，接下来便是评估。

三、评估

评估链接：https://github.com/taoyds/spider

进入后如下图，下载下面红框中圈出的两个.py文件，放在DAIL-SQL项目根目录，具体目录结构如上面展示sql文件的图片所示：

然后往下滑找到下图红框圈出的python命令，我是把python3改为python能成功运行。

命令：

python evaluation.py --gold [gold file] --pred [predicted file] --etype [evaluation type] --db [database dir] --table [table file]

其中--gold：dataset/spider/dev_gold.sql

--pred：dataset/process/SPIDER-TEST_SQL_9-SHOT_EUCDISQUESTIONMASK_QA-EXAMPLE_CTX-200_ANS-4096/RESULTS_MODEL-gpt-4.txt

--etype：all

--db：dataset/spider/database

--table：dataset/spider/tables.json

具体路径根据自己项目来。

然后运行即可成功。

到这里恭喜你完成了DAIL-SQL的整体代码运行的复现。