文生SQL-编程知识

文生SQL

news/2024/11/17 22:45:50/文章来源:https://www.cnblogs.com/informatics/p/18303666

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缘起

2022年12月ChatGPT的横空出世，掀起了LLM大模型的科技热潮，一时间文胜文, 文胜图，文生视频为大众所周知。SQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作关系型数据库的标准化语言。它是与关系型数据库系统进行交互的主要工具，具有重要的作用和广泛的应用领域，SQL包含两个重要的子语言：

DDL: Data Definition Language，数据定义语言，用于定义数据库对象，如数据库、表、列等。
DML: Data Manipulation Language，数据操作语言，用于对数据库中的数据进行操作，如增、删、改、查等。

在实际程序开发和数据分析中，最常用的是DML语言，即对数据库中的数据进行操作。在DML语言中，最常用的是SELECT语句，用于查询数据库中的数据。而SELECT语句也是SQL中形式最为复杂的语句之一。既然LLM可以生成文本，那么是否可以生成SQL语句呢？这就是本文的研究内容。

本文组织形式如下：

文生SQL
GPT生成SQL语句
SQLCoder生成SQL语句
GPT和SQLCoder生成SQL语句的对比
总结

文生SQL

文生SQL：顾名思义，即通过输入文本生成SQL语句。文生SQL的应用场景有很多，比如在数据分析中，我们可以通过输入自然语言描述的需求，生成对应的SQL语句，从而实现数据的查询和分析。

GPT生成SQL语句

GPT作为通用大模型，能够生成各种类型的文本，包括SQL语句。GPT生成SQL语句的方法很简单，只需要输入自然语言描述的需求，GPT就可以生成对应的SQL语句。下面是一个具体的例子（注：以GPT3.5为例）：

输入需求，GPT返回生成的测试表，并插入测试数据
生成查询SQL语句

SQLCoder生成SQL语句

SQLCoder是一个专门用于生成SQL语句的工具，与GPT类似，SQLCoder也是通过输入自然语言描述的需求，生成对应的SQL语句。不同的是：

SQLCoder目前只能生成SELECT语句，而GPT可以生成更多类型的SQL语句
SQLCoder专门针对SQL语句生成，生成的SQL语句更加准确和规范
SQLCoder支持连接数据库，对于生成的SQL语句可以直接自动执行，并以图表的形式展示结果

下面是一个具体的例子：

连接数据库
输入需求，生成SQL语句
查看结果（图表展示）

GPT3.5和SQLCoder对比

GPT3.5和SQLCoder都可以生成SQL语句，但是它们之间有一些区别：

	GPT3.5	SQLCoder
类型	通用大模型	专门用于生成SQL语句的工具
参数量	20B	7B
生成速度	较慢	较快
准确率	较高	很高
结果展示	不能	可以
开源	否	是

GPT是通用大模型，可以生成各种类型的文本，包括SQL语句；SQLCoder是专门用于生成SQL语句的工具
模型参数：GPT3.5的参数量为20B，而测试用的SQLCoder的参数量仅为7B
生成速度：GPT生成SQL语句的速度较慢，而SQLCoder生成SQL语句的速度相比下较快
准确率：GPT生成SQL语句的准确率较高，但SQLCoder生成的SQL语句更加准确和规范
SQLCoder可以连接数据库，对生成的SQL语句进行自动执行，并以图表的形式展示结果；GPT只能生成SQL语句，不能连接数据库和展示结果
SQLCoder开源；GPT需要不开源

总结

本文介绍了文生SQL的概念和应用场景，以及GPT和SQLCoder生成SQL语句的方法。GPT作为通用大模型，能够生成各种类型的文本，包括SQL语句；SQLCoder是一个专门用于生成SQL语句的工具，生成的SQL语句更加准确和规范。文生SQL的应用前景广阔，可以在数据分析、数据挖掘等领域发挥重要作用。希望本文对读者有所帮助，谢谢！