基于ChatGLM-6B/MOSS,实现nl2sql，直连数据库并返回查询结果 目前仅支持MYSQL语法,后续支持多数据库语法查询
HuggingFace/ChatSQL ❤️感谢HuggingFace提供免费CPU资源
目前配置为:v2CPU-16GRAM 进行部署，基于ChatGLM-int4模型，推理时间感人，如果本地有资源的同学还是下载在本地进行尝试😘
整体思路如上，目前采用yaml文件代替Table_info表结构
git clone [email protected]:yysirs/ChatSQL.git
cd ChatSQL
conda create -n chatsql python=3.9
conda activate chatsql
pip install -r requirements.txt
# 新建文件夹
mkdir DB
mkdir logs
# 生成本地数据库+插入数据
python local_database.py
# 基于GLM生成SQL
python main_gui.py
或者 基于MOSS生成SQL
python main_gui_moss.py
🛒 支持多表联查
🖼️ 2023/04/24 支持web前端
🎉 2023/04/24 支持yaml自定义数据库schema
😁 2023/04/25 支持yaml自定义数据
🎗️ 2023/04/25 支持直连本地数据库查询,验证SQL是否正确
👌 2023/04/30 支持MOSS大模型
# 单表多条件查询
请帮我查询在2019年的货物销售的净收益率大于10的货物名称
# 两表联查
请帮我查询在2019年的净收益率大于10并且销售量大于100的销售负责人名字
# 两表多条件联查
请帮我查询在2019年的货物的净收益率大于10并且销售量大于100并且销售负责人业绩大于1000的销售负责人名字
# max
请帮我查询货物销售量最大的货物名称
# min
请帮我查询货物销售量最小的货物名称
# COUNT
请帮我查询在2019年的货物销售的净收益率大于10的货物名称的数目
# AVG
请帮我查询2019年以及2020年货物销售量的平均值
# GROUP BY
请根据年份进行分组查询货物销售量和年份
# ORDER BY
请帮我按照数量大小对货物名称进行排序
# SUM
请帮我查询货物的销售量总和是多少
增加web前端
yaml可配置数据库schema
采用sqlite本地数据库操作,验证SQL语句是否正确
In-Context Prompt作为yaml文件外挂
优化各类查询语句，如：ORDER BY、GROUP BY / HAVING 等复杂查询
优化相似度查询模块
其他SQL语法查询，如：ORACLE(关系型数据库)、Cypher(图数据库)
Docker部署
SQL领域微调ChatGLM/MOSS
ChatGLM-6B:ChatGLM-6B模型提供大语言模型能力
MOSS:MOSS模型提供大语言模型能力