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标题: ChatBI：基于LLM ERNIE的自然语言到复杂商业智能SQL [打印本页]

作者: 链载Ai 时间: 昨天 09:40
标题: ChatBI：基于LLM ERNIE的自然语言到复杂商业智能SQL

自然语言到SQL（NL2SQL）技术允许不熟悉数据库的非专家用户使用SQL进行数据分析。NL2BI是NL2SQL在实际生产系统中的一个流行实际场景，它引入了更多的挑战，如多轮对话（MRD）和大型语言模型（LLMs）在架构链接中的Token限制。

NL2SQL和NL2BI问题之间的区别。问题包含多轮对话，查询1：“过去七天的短视频播放量”，查询2：“周环比情况如何？”，查询3：“播放时长如何？”。NL2BI问题需要处理复杂语义、比较和计算关系的能力，以及多轮对话。两个问题的数据源也不同。

北邮联合百度联合提出了ChatBI，这是一种全面高效的技术，用于解决NL2BI任务。ChatBI通过分析交互模式，设计了更小、更经济的模型来匹配这种交互模式。它利用数据库社区中现有的视图技术，将架构链接问题分解为单视图选择问题，并使用较小的机器学习模型来选择列数显著减少的单个视图。

ChatBI总体架构

多轮对话匹配（Multi-Round Dialogues Matching）：ChatBI处理MRD场景，使用两个较小的Bert类模型进行文本分类和文本预测。

单视图选择：ChatBI将架构链接问题转化为单视图选择问题，使用视图技术来解决列的歧义和数量问题。

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: var(--articleFontsize);letter-spacing: 0.034em;">分阶段处理流程：ChatBI提出了一种不同于现有流程的处理流程，它首先生成包含复杂语义和比较关系的JSON中间结果，然后使用基于规则的SQL生成方法来产生目标SQL。

分阶段处理流程：ChatBI采用了一个创新的分阶段处理流程，该流程首先使用大型语言模型（LLMs）生成JSON格式的中间输出，然后将这些输出传递给BI中间件（如Apache SuperSet），以展示结果。这种方法与传统的直接依赖LLMs生成SQL的方法不同，它仅依赖于生成JSON。
复杂性解耦：通过将问题分解，ChatBI避免了LLMs直接处理SQL中的复杂语义、计算和比较关系。相反，LLMs只需要理解如何将这些复杂关系映射到JSON所需的输出。这种解耦方法简化了任务，提高了LLMs生成JSON的准确性。
虚拟列（Virtual Columns）：ChatBI引入了虚拟列的概念，以处理那些需要从其他列计算得出的列，如“DAU”。虚拟列通过其对应的键（列名）来访问计算规则，这些规则存储在JSON中，称为JnM（Json nested Map）。这种方法允许LLMs生成包含复杂计算步骤的查询，同时提高了查询生成的效率。
模板和规则：在新的处理流程中，Apache SuperSet使用通用模板来生成SQL。LLMs生成的JSON输出充当填写这些模板的占位符，最终输出SQL。这种方法利用了数据库社区对基于维度和列生成SQL的广泛研究。

ChatBI在百度的数据平台上进行了部署，并集成到多条产品线中进行了大规模生产任务评估。结果显示ChatBI在实用性、通用性和效率方面的优势，并在实际BI场景数据表和查询下取得了最佳结果。

SRD数据集和MRD数据集介绍。主版本和轻量版本对应不同的应用程序。DAU代表日活跃用户，新用户指首次注册的用户。

TowardsNaturalLanguagetoComplexBusinessIntelligenceSQLhttps://arxiv.org/pdf/2405.00527

大模型（LLM）文章来锻炼我们的思维，简单的例子，不简单的方法，提升自己。

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