NL2SQL技术方案系列(6)：金融领域知识检索，NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解4

已于 2024-04-24 11:43:43 修改
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分类专栏： LLM工业级落地实践 文章标签： 人工智能 NL2SQL LLM 自然语言处理 copilot 知识检索 语义搜索
于 2024-04-24 11:41:58 首次发布
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本文详细介绍了金融领域NL2SQL技术在结构化检索中的应用，包括条件选基、基金信息查询和用户个性化检索，通过扩展维度和能力升级提升准确率和覆盖率。同时，对半结构化检索的FAQ和KBQA进行了探讨，提出基于标签的KBQA算法以提高问答准确性和泛化性。非结构化检索则借助机器阅读理解处理长文档，提升智能理财助理的问答效果。

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NL2SQL技术方案系列(6)：金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解4

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智能数据查询系统（NL2SQL）在风险管理数据分析中的应用
tzy166666的博客
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随着技术的发展，特别是自然语言处理（NLP）和机器学习技术的进步，智能数据查询系统（NL2SQL）已成为风险管理数据分析的重要工具。然而，传统的数据分析方法存在一定的局限性，如对技术知识的要求较高、分析效率较低等。通过自然语言查询，如“显示过去一年内信用评分下降的客户列表”，系统能够自动生成相应的SQL查询语句，并返回分析结果。NL2SQL系统的核心是NLP技术，它能够理解用户的自然语言查询，并将其转换为SQL语句。通过训练，模型能够识别不同的查询模式，并将其映射到正确的SQL语句结构。
Text2SQL（NL2sql）对话数据库：设计、实现细节与挑战
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web15085096641的博客
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随着信息技术的迅猛发展，人机交互的方式也在不断演进。在数据驱动的时代背景下，用户对信息查询和数据分析的需求日益增长。传统的数据库查询语言如SQL（结构化查询语言），虽然功能强大且高效，但因其语法复杂、门槛较高，限制了非技术人员直接与数据库进行交互的能力。为了弥合这一差距，Text2SQL（或称NL2SQL，自然语言到SQL）技术应运而生。Text2SQL旨在将用户的自然语言问题转换为等价的SQL查询语句，使数据库能够理解和响应人类语言形式的请求。
天池NL2SQL Top15方案
yscoder的博客
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目录 代码地址 Part0: 参赛成绩 Part1: 代码环境 环境配置步骤如下: Part2: 预处理 一. 数值类型转化 二. 训练集数据清洗与分类 Part3:模型介绍 Part4: 后处理 Part5: 模型效果评估 Part6: TODO 数字通用前后缀挖掘 同义词解决方案 BUGFIX: (FIXED) 部分冗余逻辑重写 附录:代码树 代码地址 https://github.com/yscoder-github/nl2sql-tianchi Pa...
利用智能数据查询系统（NL2SQL）深化企业财务分析
Q12345bb的博客
05-08 790
在企业管理中，财务数据分析是一项至关重要的工作，它不仅关系到企业的日常运营，也是企业决策的重要依据。随着技术的发展，智能数据查询系统，尤其是自然语言到SQL的转换技术（NL2SQL），为财务分析提供了新的解决方案。企业的财务数据通常存储在结构化的数据库中，涉及收入、支出、利润和资产负债表等多个方面。传统的数据分析方法需要专业的SQL知识来查询和分析这些数据，这对非技术背景的财务分析师来说是一个挑战。NL2SQL技术的问世，使得用户能够使用自然语言直接与数据库交互，极大地提高了财务分析的效率。
NL2SQL技术方案系列(5)：金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解3--非LLM技术方案
丨汀、的博客
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LLM驱动的NL2SQL方法论：现状、难点、优化
lengm
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Natural Language to SQL (NL2SQL) 是指将用户的自然语句转为可以执行的 SQL 语句。综合考虑上述Prompt策略，以及经过大量的实践，我们可以总结一套比较通用的NL2SQL的Prompt方案。
NL2SQL 自然语言生成SQL方案汇总
数智笔记
03-11 5892
AI 代理是一种计算机程序，旨在通过模拟人类智能的某些方面来执行任务。它可以在没有持续人类指导的情况下做出决策，与环境交互或解决问题。**能力：**决策：AI 代理可以评估情况并根据它们拥有的数据或编程规则做出选择。**问题解决：**它们能够在复杂情景中导航，以实现特定目标或找到问题的解决方案。**学习：**一些 AI 代理能够从数据或过去的经验中学习，随着时间的推移提高其性能。这通常被称为机器学习。
tianchi-nl2sql-top1:天池nl2sql冠军方案
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NL2SQL挑战赛冠军方案，1/1457
tianchi_nl2sql：追一科技首届中文NL2SQL挑战赛最终第3名方案+代码
02-03
首届中文NL2SQL挑战赛 :warning:由于可能存在的版权问题，请自行联系竞赛平台或主办方索要竞赛数据，谢谢！ :light_bulb:代码运行环境至文末 成绩 本项目所采用的方案在复赛中的线上排名为第5，最终最终成绩排名第3。 主分类下一个代码以jupyter notebook的形式呈现，以学习交流为目的，对原始代码经过一定的整理，并不会完全复现在线上的结果，但效果不会差太多。 代码目录下的与为建模流程， nl2sql/utils目录则包含该任务所需的一些基础函数和数据结构。 致谢 感谢追一科技的孙宁远对本次比赛做了细致的赛前辅导 感谢追一科技研究员，博主苏剑林，分享了大量关于NLP方面的优质博文本方案受到了。。
探秘数据查询的未来：NL2SQL挑战赛桂冠之作
gitblog_00040的博客
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探秘数据查询的未来：NL2SQL挑战赛桂冠之作 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在大数据与人工智能交融的今天，如何让非技术人员轻松地利用自然语言进行数据库查询，已成为了一项亟待解决的技术难题。在众多解决方案中，脱颖而出的便是我们今天要探讨的明星项目——NL2SQL挑战赛冠军方案，在激烈的比拼中以1/1457的卓越成绩夺得头筹。 项目介绍 本项目是基于自然语言到SQ...
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自然语言到SQL（NL2SQL），也被称为文本到SQL，是将自然语言查询转换为可在关系数据库上执行的相应SQL查询的任务。具体来说，给定一个NL和一个DB，NL2SQL的目标是生成一个准确反映用户意图并能在数据库上执行时返回适当结果的SQL。
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