大模型时代Text-to-SQL技术在金融领域的实践

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模型信息

【模型公司】 百川智能
【模型名称】 Baichuan2-53B
【摘要评分】 ★★★★★

文章摘要

【关键词】 text2sql、nl2sql、金融领域、模型优化、应用前景

一、Text2SQL介绍
Text2SQL（自然语言转SQL）技术将用户的自然语言文本转化为SQL语言，用于查询关系型数据库。该技术常被称为NL2SQL，其典型任务形式是将自然语言问题转化为SQL语句。例如，用户询问平均工资高于整体平均工资的部门的名称和最低教师工资，Text2SQL会输出相应的SQL查询语句。

二、Text2SQL的发展历程
Text2SQL技术的历史发展可追溯至自然语言处理和数据库领域的结合。早期，人们尝试开发NLIDB（自然语言接口到数据库），但受限于技术和普适性。后来，随着深度学习和神经网络技术的发展，基于机器学习的Text2SQL方法逐渐受到关注。进入21世纪20年代，大型预训练语言模型的出现进一步推动了Text2SQL技术的发展。

三、金融领域实践
在金融领域，我们采用了结合大型预训练模型的方式构建Text2SQL应用服务。然而，通用预训练语言模型在实际应用中仍存在一些问题，如输出幻觉和答案稳定性。为解决这些问题，我们考虑了Prompt Engineering、Fine-tuning和RAG（增强检索）等模型优化方法。

四、实践效果
通过Prompt、模型微调和检索增强等方式优化模型，我们在金融真实数据查询案例中取得了良好的效果。在44个测试案例中，模型可完成80%以上的一般查询和关联查询问题，60%以上的复杂嵌套SQL问题，且模型幻觉的出现频率降低至7%以下。

五、Text2SQL技术未来在金融领域的应用
Text2SQL技术未来在金融领域的应用场景包括数据分析、业务部门和客户服务数据支持、决策支持、自动化报表生成以及风险管理与合规性监管等。