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一種基于大語言模型實現(xiàn)自然語言轉(zhuǎn)SQL的方法及裝置與流程

文檔序號:40580509發(fā)布日期:2025-01-07 20:20閱讀:來源:國知局

技術(shù)特征:

1.一種基于大語言模型實現(xiàn)自然語言轉(zhuǎn)sql的方法,其特征在于,包括執(zhí)行如下迭代操作:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述將所述查詢sql語句、測試數(shù)據(jù)及所述測試數(shù)據(jù)對應(yīng)的相關(guān)性標(biāo)識輸入至測試數(shù)據(jù)庫并通過第三大語言模型進行一致性檢查包括:

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述將所述測試數(shù)據(jù)及所述測試數(shù)據(jù)對應(yīng)的相關(guān)性標(biāo)識以及所述查詢結(jié)果輸入所述第三大語言模型進行一致性檢查包括:

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法,其特征在于,所述確定出現(xiàn)錯誤的大語言模型并反饋錯誤結(jié)果至該大語言模型包括:

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,在所述獲取輸入數(shù)據(jù)之后,所述方法還包括:根據(jù)所述輸入數(shù)據(jù)生成所述大語言模型的提示語。

6.一種基于大語言模型實現(xiàn)自然語言轉(zhuǎn)sql的裝置,其特征在于,包括:

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置,其特征在于,所述數(shù)據(jù)驗證模塊包括:

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置,其特征在于,所述第二數(shù)據(jù)驗證單元,具體用于,通過所述第三大語言模型檢查所述查詢結(jié)果與相關(guān)性標(biāo)識為相關(guān)的所述測試數(shù)據(jù)是否一致;

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置,其特征在于,所述錯誤鑒定模塊包括:

10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置,其特征在于,還包括:封裝模塊,用于根據(jù)所述輸入數(shù)據(jù)生成所述大語言模型的提示語。

11.一種計算機設(shè)備,包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序,其特征在于,所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)權(quán)利要求1至5任一所述方法。

12.一種計算機可讀存儲介質(zhì),其特征在于,所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機程序,所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1至5任一所述方法。

13.一種計算機程序產(chǎn)品,其特征在于,所述計算機程序產(chǎn)品包括計算機程序,所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1至5任一所述方法。


技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于大語言模型實現(xiàn)自然語言轉(zhuǎn)SQL的方法及裝置,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,其中該方法包括:獲取輸入數(shù)據(jù);將所述輸入數(shù)據(jù)輸入第一大語言模型生成查詢SQL語句;將所述輸入數(shù)據(jù)輸入第二大語言模型生成多條測試數(shù)據(jù)以及每條所述測試數(shù)據(jù)對應(yīng)的相關(guān)性標(biāo)識;將所述查詢SQL語句、所述測試數(shù)據(jù)及所述測試數(shù)據(jù)對應(yīng)的相關(guān)性標(biāo)識輸入至測試數(shù)據(jù)庫并通過第三大語言模型進行一致性檢查;若一致性檢查不通過且不一致次數(shù)小于預(yù)設(shè)閾值,確定出現(xiàn)錯誤的大語言模型并反饋錯誤結(jié)果至該大語言模型,直至一致性檢查通過或不一致次數(shù)達到所述預(yù)設(shè)閾值。本發(fā)明實現(xiàn)了降低大語言模型輸出的隨機性,提高了自然語言轉(zhuǎn)化為SQL的準(zhǔn)確率,極大改善了用戶體驗。

技術(shù)研發(fā)人員:請求不公布姓名,請求不公布姓名,請求不公布姓名,請求不公布姓名,請求不公布姓名
受保護的技術(shù)使用者:中國人民銀行清算總中心
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2025/1/6
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