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(improvement)(headless)Commit new impl of SqlGenStrategy

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2024-06-05 10:33:04 +08:00
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98
headless/core/src/main/java/com/tencent/supersonic/headless/core/chat/parser/llm/OnePassSCSqlGenStrategy.java
View File

@@ -1,6 +1,6 @@
package com.tencent.supersonic.headless.core.chat.parser.llm;
import com.tencent.supersonic.common.util.JsonUtil;
import com.google.common.collect.Lists;
import com.tencent.supersonic.headless.core.chat.query.llm.s2sql.LLMReq;
import com.tencent.supersonic.headless.core.chat.query.llm.s2sql.LLMResp;
import dev.langchain4j.data.message.AiMessage;
@@ -15,12 +15,7 @@ import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
import java.util.stream.Collectors;
import static com.tencent.supersonic.headless.core.config.ParserConfig.PARSER_EXEMPLAR_RECALL_NUMBER;
import static com.tencent.supersonic.headless.core.config.ParserConfig.PARSER_FEW_SHOT_NUMBER;
import static com.tencent.supersonic.headless.core.config.ParserConfig.PARSER_SELF_CONSISTENCY_NUMBER;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
@Service
@@ -29,46 +24,75 @@ public class OnePassSCSqlGenStrategy extends SqlGenStrategy {
@Override
public LLMResp generate(LLMReq llmReq) {
//1.retriever sqlExamples and generate exampleListPool
keyPipelineLog.info("OnePassSCSqlGenStrategy llmReq:{}", llmReq);
//1.recall exemplars
keyPipelineLog.info("OnePassSCSqlGenStrategy llmReq:\n{}", llmReq);
List<List<Map<String, String>>> exemplarsList = promptHelper.getFewShotExemplars(llmReq);
int exemplarRecallNumber = Integer.valueOf(parserConfig.getParameterValue(PARSER_EXEMPLAR_RECALL_NUMBER));
int fewShotNumber = Integer.valueOf(parserConfig.getParameterValue(PARSER_FEW_SHOT_NUMBER));
int selfConsistencyNumber = Integer.valueOf(parserConfig.getParameterValue(PARSER_SELF_CONSISTENCY_NUMBER));
//2.generate sql generation prompt for each self-consistency inference
Map<Prompt, List<Map<String, String>>> prompt2Exemplar = new HashMap<>();
for (List<Map<String, String>> exemplars : exemplarsList) {
Prompt prompt = generatePrompt(llmReq, exemplars);
prompt2Exemplar.put(prompt, exemplars);
}
List<Map<String, String>> sqlExamples = exemplarManager.recallExemplars(llmReq.getQueryText(),
exemplarRecallNumber);
List<List<Map<String, String>>> exampleListPool = promptGenerator.getExampleCombos(sqlExamples,
fewShotNumber, selfConsistencyNumber);
//2.generator linking and sql prompt by sqlExamples,and parallel generate response.
List<String> linkingSqlPromptPool = promptGenerator.generatePromptPool(llmReq, exampleListPool, true);
List<String> llmResults = new CopyOnWriteArrayList<>();
linkingSqlPromptPool.parallelStream().forEach(linkingSqlPrompt -> {
Prompt prompt = PromptTemplate.from(JsonUtil.toString(linkingSqlPrompt))
.apply(new HashMap<>());
keyPipelineLog.info("OnePassSCSqlGenStrategy reqPrompt:{}", prompt.toSystemMessage());
ChatLanguageModel chatLanguageModel = getChatLanguageModel(llmReq.getLlmConfig());
Response<AiMessage> response = chatLanguageModel.generate(prompt.toSystemMessage());
//3.perform multiple self-consistency inferences parallelly
Map<Prompt, String> prompt2Output = new ConcurrentHashMap<>();
prompt2Exemplar.keySet().parallelStream().forEach(prompt -> {
keyPipelineLog.info("OnePassSCSqlGenStrategy reqPrompt:\n{}", prompt.toSystemMessage());
ChatLanguageModel chatLanguageModel = getChatLanguageModel(llmReq.getLlmConfig());
Response<AiMessage> response = chatLanguageModel.generate(prompt.toSystemMessage());
String result = response.content().text();
llmResults.add(result);
keyPipelineLog.info("OnePassSCSqlGenStrategy modelResp:{}", result);
prompt2Output.put(prompt, result);
keyPipelineLog.info("OnePassSCSqlGenStrategy modelResp:\n{}", result);
}
);
//3.format response.
List<String> sqlList = llmResults.stream()
.map(OutputFormat::getSql).collect(Collectors.toList());
Pair<String, Map<String, Double>> sqlMapPair = OutputFormat.selfConsistencyVote(sqlList);
//4.format response.
Pair<String, Map<String, Double>> sqlMapPair = OutputFormat.selfConsistencyVote(
Lists.newArrayList(prompt2Output.values()));
LLMResp llmResp = new LLMResp();
llmResp.setQuery(llmReq.getQueryText());
//TODO: should use the same few-shot exemplars as the one chose by self-consistency vote
llmResp.setSqlRespMap(OutputFormat.buildSqlRespMap(exemplarsList.get(0), sqlMapPair.getRight()));
LLMResp result = new LLMResp();
result.setQuery(llmReq.getQueryText());
result.setSqlRespMap(OutputFormat.buildSqlRespMap(sqlExamples, sqlMapPair.getRight()));
return result;
return llmResp;
}
private Prompt generatePrompt(LLMReq llmReq, List<Map<String, String>> fewshotExampleList) {
String instruction = ""
+ "#Role: You are a data analyst experienced in SQL languages.\n"
+ "#Task: You will be provided a natural language query asked by business users,"
+ "please convert it to a SQL query so that relevant answer could be returned to the user "
+ "by executing the SQL query against underlying database.\n"
+ "#Rules:\n"
+ "1.Always use `数据日期` as the date field.\n"
+ "2.Always use `datediff` function to calculate date range.\n"
+ "3.Only output SQL statement.\n"
+ "#Exemplars:\n%s"
+ "#UserQuery: %s "
+ "#DatabaseMetadata: %s "
+ "#SQL: ";
StringBuilder exemplarsStr = new StringBuilder();
for (Map<String, String> example : fewshotExampleList) {
String metadata = example.get("dbSchema");
String question = example.get("questionAugmented");
String sql = example.get("sql");
String exemplarStr = String.format("#UserQuery: %s #DatabaseMetadata: %s #SQL: %s\n",
question, metadata, sql);
exemplarsStr.append(exemplarStr);
}
Pair<String, String> questionPrompt = promptHelper.transformQuestionPrompt(llmReq);
String dbSchema = questionPrompt.getLeft();
String questionAugmented = questionPrompt.getRight();
String promptStr = String.format(instruction, exemplarsStr, questionAugmented, dbSchema);
return PromptTemplate.from(promptStr).apply(new HashMap<>());
}
@Override
public void afterPropertiesSet() {
SqlGenStrategyFactory.addSqlGenerationForFactory(LLMReq.SqlGenType.ONE_PASS_AUTO_COT_SELF_CONSISTENCY, this);
SqlGenStrategyFactory.addSqlGenerationForFactory(LLMReq.SqlGenType.ONE_PASS_SELF_CONSISTENCY, this);
}
}

156
headless/core/src/main/java/com/tencent/supersonic/headless/core/chat/parser/llm/PromptGenerator.java
View File

@@ -1,156 +0,0 @@
package com.tencent.supersonic.headless.core.chat.parser.llm;
import com.tencent.supersonic.headless.core.chat.query.llm.s2sql.LLMReq;
import com.tencent.supersonic.headless.core.chat.query.llm.s2sql.LLMReq.ElementValue;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.apache.commons.lang3.tuple.Pair;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.CollectionUtils;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Map;
@Component
@Slf4j
public class PromptGenerator {
public String generatorLinkingAndSqlPrompt(LLMReq llmReq, List<Map<String, String>> exampleList) {
String instruction =
"# Find the schema_links for generating SQL queries for each question based on the database schema "
+ "and Foreign keys. Then use the the schema links to generate the "
+ "SQL queries for each of the questions.";
List<String> exampleKeys = Arrays.asList("questionAugmented", "dbSchema", "generatedSchemaLinkingCoT", "sql");
String exampleTemplate = "dbSchema\nQ: questionAugmented\nA: generatedSchemaLinkingCoT\nSQL: sql";
String exampleFormat = InputFormat.format(exampleTemplate, exampleKeys, exampleList);
Pair<String, String> questionPrompt = transformQuestionPrompt(llmReq);
String dbSchema = questionPrompt.getLeft();
String questionAugmented = questionPrompt.getRight();
String newCaseTemplate = "%s\nQ: %s\nA: Let’s think step by step. In the question \"%s\", we are asked:";
String newCasePrompt = String.format(newCaseTemplate, dbSchema, questionAugmented, questionAugmented);
return instruction + InputFormat.SEPERATOR + exampleFormat + InputFormat.SEPERATOR + newCasePrompt;
}
public String generateLinkingPrompt(LLMReq llmReq, List<Map<String, String>> exampleList) {
String instruction = "# Find the schema_links for generating SQL queries for each question "
+ "based on the database schema and Foreign keys.";
List<String> exampleKeys = Arrays.asList("questionAugmented", "dbSchema", "generatedSchemaLinkingCoT");
String exampleTemplate = "dbSchema\nQ: questionAugmented\nA: generatedSchemaLinkingCoT";
String exampleFormat = InputFormat.format(exampleTemplate, exampleKeys, exampleList);
Pair<String, String> questionPrompt = transformQuestionPrompt(llmReq);
String dbSchema = questionPrompt.getLeft();
String questionAugmented = questionPrompt.getRight();
String newCaseTemplate = "%s\nQ: %s\nA: Let’s think step by step. In the question \"%s\", we are asked:";
String newCasePrompt = String.format(newCaseTemplate, dbSchema, questionAugmented, questionAugmented);
return instruction + InputFormat.SEPERATOR + exampleFormat + InputFormat.SEPERATOR + newCasePrompt;
}
public String generateSqlPrompt(LLMReq llmReq, String schemaLinkStr, List<Map<String, String>> fewshotExampleList) {
String instruction = "# Use the the schema links to generate the SQL queries for each of the questions.";
List<String> exampleKeys = Arrays.asList("questionAugmented", "dbSchema", "generatedSchemaLinkings", "sql");
String exampleTemplate = "dbSchema\nQ: questionAugmented\n" + "Schema_links: generatedSchemaLinkings\n"
+ "SQL: sql";
String schemaLinkingPrompt = InputFormat.format(exampleTemplate, exampleKeys, fewshotExampleList);
Pair<String, String> questionPrompt = transformQuestionPrompt(llmReq);
String dbSchema = questionPrompt.getLeft();
String questionAugmented = questionPrompt.getRight();
String newCaseTemplate = "%s\nQ: %s\nSchema_links: %s\nSQL: ";
String newCasePrompt = String.format(newCaseTemplate, dbSchema, questionAugmented, schemaLinkStr);
return instruction + InputFormat.SEPERATOR + schemaLinkingPrompt + InputFormat.SEPERATOR + newCasePrompt;
}
public List<String> generatePromptPool(LLMReq llmReq, List<List<Map<String, String>>> exampleListPool,
boolean isSqlPrompt) {
List<String> promptPool = new ArrayList<>();
for (List<Map<String, String>> exampleList : exampleListPool) {
String prompt;
if (isSqlPrompt) {
prompt = generatorLinkingAndSqlPrompt(llmReq, exampleList);
} else {
prompt = generateLinkingPrompt(llmReq, exampleList);
}
promptPool.add(prompt);
}
return promptPool;
}
public List<List<Map<String, String>>> getExampleCombos(List<Map<String, String>> exampleList, int numFewShots,
int numSelfConsistency) {
List<List<Map<String, String>>> results = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < numSelfConsistency; i++) {
List<Map<String, String>> shuffledList = new ArrayList<>(exampleList);
Collections.shuffle(shuffledList);
results.add(shuffledList.subList(0, numFewShots));
}
return results;
}
public Pair<String, String> transformQuestionPrompt(LLMReq llmReq) {
String modelName = llmReq.getSchema().getDataSetName();
List<String> fieldNameList = llmReq.getSchema().getFieldNameList();
List<LLMReq.ElementValue> linking = llmReq.getLinking();
String currentDate = llmReq.getCurrentDate();
String priorExts = llmReq.getPriorExts();
String dbSchema = "Table: " + modelName + ", Columns = " + fieldNameList + "\nForeign_keys: []";
List<String> priorLinkingList = new ArrayList<>();
for (ElementValue priorLinking : linking) {
String fieldName = priorLinking.getFieldName();
String fieldValue = priorLinking.getFieldValue();
priorLinkingList.add("‘" + fieldValue + "‘是一个‘" + fieldName + "‘");
}
String currentDataStr = "当前的日期是" + currentDate;
String linkingListStr = String.join("，", priorLinkingList);
String termStr = getTermStr(llmReq);
String questionAugmented = String.format("%s (补充信息:%s . %s . %s) (备注: %s)", llmReq.getQueryText(),
linkingListStr, currentDataStr, termStr, priorExts);
return Pair.of(dbSchema, questionAugmented);
}
private String getTermStr(LLMReq llmReq) {
List<LLMReq.Term> terms = llmReq.getSchema().getTerms();
StringBuilder termsDesc = new StringBuilder();
if (!CollectionUtils.isEmpty(terms)) {
termsDesc.append("相关业务术语：");
for (int idx = 0; idx < terms.size(); idx++) {
LLMReq.Term term = terms.get(idx);
String name = term.getName();
String description = term.getDescription();
List<String> alias = term.getAlias();
String descPart = StringUtils.isBlank(description) ? "" : String.format("，它通常是指<%s>", description);
String aliasPart = CollectionUtils.isEmpty(alias) ? "" : String.format("，类似的表达还有%s", alias);
termsDesc.append(String.format("%d.<%s>是业务术语%s%s；", idx + 1, name, descPart, aliasPart));
}
if (termsDesc.length() > 0) {
termsDesc.setLength(termsDesc.length() - 1);
}
}
return termsDesc.toString();
}
public List<String> generateSqlPromptPool(LLMReq llmReq, List<String> schemaLinkStrPool,
List<List<Map<String, String>>> fewshotExampleListPool) {
List<String> sqlPromptPool = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < schemaLinkStrPool.size(); i++) {
String schemaLinkStr = schemaLinkStrPool.get(i);
List<Map<String, String>> fewshotExampleList = fewshotExampleListPool.get(i);
String sqlPrompt = generateSqlPrompt(llmReq, schemaLinkStr, fewshotExampleList);
sqlPromptPool.add(sqlPrompt);
}
return sqlPromptPool;
}
}

97
headless/core/src/main/java/com/tencent/supersonic/headless/core/chat/parser/llm/PromptHelper.java Normal file
View File

@@ -0,0 +1,97 @@
package com.tencent.supersonic.headless.core.chat.parser.llm;
import com.tencent.supersonic.headless.core.chat.query.llm.s2sql.LLMReq;
import com.tencent.supersonic.headless.core.chat.query.llm.s2sql.LLMReq.ElementValue;
import com.tencent.supersonic.headless.core.config.ParserConfig;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.apache.commons.lang3.tuple.Pair;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.CollectionUtils;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import static com.tencent.supersonic.headless.core.config.ParserConfig.PARSER_EXEMPLAR_RECALL_NUMBER;
import static com.tencent.supersonic.headless.core.config.ParserConfig.PARSER_FEW_SHOT_NUMBER;
import static com.tencent.supersonic.headless.core.config.ParserConfig.PARSER_SELF_CONSISTENCY_NUMBER;
@Component
@Slf4j
public class PromptHelper {
@Autowired
private ParserConfig parserConfig;
@Autowired
private ExemplarManager exemplarManager;
public List<List<Map<String, String>>> getFewShotExemplars(LLMReq llmReq) {
int exemplarRecallNumber = Integer.valueOf(parserConfig.getParameterValue(PARSER_EXEMPLAR_RECALL_NUMBER));
int fewShotNumber = Integer.valueOf(parserConfig.getParameterValue(PARSER_FEW_SHOT_NUMBER));
int selfConsistencyNumber = Integer.valueOf(parserConfig.getParameterValue(PARSER_SELF_CONSISTENCY_NUMBER));
List<Map<String, String>> exemplars = exemplarManager.recallExemplars(llmReq.getQueryText(),
exemplarRecallNumber);
List<List<Map<String, String>>> results = new ArrayList<>();
// use random collection of exemplars for each self-consistency inference
for (int i = 0; i < selfConsistencyNumber; i++) {
List<Map<String, String>> shuffledList = new ArrayList<>(exemplars);
Collections.shuffle(shuffledList);
results.add(shuffledList.subList(0, fewShotNumber));
}
return results;
}
public Pair<String, String> transformQuestionPrompt(LLMReq llmReq) {
String tableName = llmReq.getSchema().getDataSetName();
List<String> fieldNameList = llmReq.getSchema().getFieldNameList();
List<LLMReq.ElementValue> linkedValues = llmReq.getLinking();
String currentDate = llmReq.getCurrentDate();
String priorExts = llmReq.getPriorExts();
String dbSchema = "Table: " + tableName + ", Columns = " + fieldNameList;
List<String> priorLinkingList = new ArrayList<>();
for (ElementValue value : linkedValues) {
String fieldName = value.getFieldName();
String fieldValue = value.getFieldValue();
priorLinkingList.add("‘" + fieldValue + "‘是一个‘" + fieldName + "‘");
}
String currentDataStr = "current date is " + currentDate;
String linkingListStr = String.join("，", priorLinkingList);
String termStr = getTermStr(llmReq);
String questionAugmented = String.format("%s (补充信息:%s . %s . %s) (备注: %s)", llmReq.getQueryText(),
linkingListStr, currentDataStr, termStr, priorExts);
return Pair.of(dbSchema, questionAugmented);
}
private String getTermStr(LLMReq llmReq) {
List<LLMReq.Term> terms = llmReq.getSchema().getTerms();
StringBuilder termsDesc = new StringBuilder();
if (!CollectionUtils.isEmpty(terms)) {
termsDesc.append("相关业务术语：");
for (int idx = 0; idx < terms.size(); idx++) {
LLMReq.Term term = terms.get(idx);
String name = term.getName();
String description = term.getDescription();
List<String> alias = term.getAlias();
String descPart = StringUtils.isBlank(description) ? "" : String.format("，它通常是指<%s>", description);
String aliasPart = CollectionUtils.isEmpty(alias) ? "" : String.format("，类似的表达还有%s", alias);
termsDesc.append(String.format("%d.<%s>是业务术语%s%s；", idx + 1, name, descPart, aliasPart));
}
if (termsDesc.length() > 0) {
termsDesc.setLength(termsDesc.length() - 1);
}
}
return termsDesc.toString();
}
}

9
headless/core/src/main/java/com/tencent/supersonic/headless/core/chat/parser/llm/SqlGenStrategy.java
View File

@@ -3,7 +3,6 @@ package com.tencent.supersonic.headless.core.chat.parser.llm;
import com.tencent.supersonic.headless.api.pojo.LLMConfig;
import com.tencent.supersonic.headless.core.chat.query.llm.s2sql.LLMReq;
import com.tencent.supersonic.headless.core.chat.query.llm.s2sql.LLMResp;
import com.tencent.supersonic.headless.core.config.ParserConfig;
import com.tencent.supersonic.headless.core.utils.S2ChatModelProvider;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatLanguageModel;
import org.slf4j.Logger;
@@ -22,13 +21,7 @@ public abstract class SqlGenStrategy implements InitializingBean {
protected static final Logger keyPipelineLog = LoggerFactory.getLogger("keyPipeline");
@Autowired
protected ExemplarManager exemplarManager;
@Autowired
protected ParserConfig parserConfig;
@Autowired
protected PromptGenerator promptGenerator;
protected PromptHelper promptHelper;
protected ChatLanguageModel getChatLanguageModel(LLMConfig llmConfig) {
return S2ChatModelProvider.provide(llmConfig);

78
headless/core/src/main/java/com/tencent/supersonic/headless/core/chat/parser/llm/TwoPassSCSqlGenStrategy.java
View File

@@ -12,34 +12,31 @@ import dev.langchain4j.model.output.Response;
import org.apache.commons.lang3.tuple.Pair;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
import static com.tencent.supersonic.headless.core.config.ParserConfig.PARSER_EXEMPLAR_RECALL_NUMBER;
import static com.tencent.supersonic.headless.core.config.ParserConfig.PARSER_FEW_SHOT_NUMBER;
import static com.tencent.supersonic.headless.core.config.ParserConfig.PARSER_SELF_CONSISTENCY_NUMBER;
@Service
@Deprecated
public class TwoPassSCSqlGenStrategy extends SqlGenStrategy {
@Override
public LLMResp generate(LLMReq llmReq) {
//1.retriever sqlExamples and generate exampleListPool
//1.recall exemplars
keyPipelineLog.info("TwoPassSCSqlGenStrategy llmReq:{}", llmReq);
int exemplarRecallNumber = Integer.valueOf(parserConfig.getParameterValue(PARSER_EXEMPLAR_RECALL_NUMBER));
int fewShotNumber = Integer.valueOf(parserConfig.getParameterValue(PARSER_FEW_SHOT_NUMBER));
int selfConsistencyNumber = Integer.valueOf(parserConfig.getParameterValue(PARSER_SELF_CONSISTENCY_NUMBER));
List<List<Map<String, String>>> exampleListPool = promptHelper.getFewShotExemplars(llmReq);
List<Map<String, String>> sqlExamples = exemplarManager.recallExemplars(llmReq.getQueryText(),
exemplarRecallNumber);
List<List<Map<String, String>>> exampleListPool = promptGenerator.getExampleCombos(sqlExamples,
fewShotNumber, selfConsistencyNumber);
//2.generate schema linking prompt for each self-consistency inference
List<String> linkingPromptPool = new ArrayList<>();
for (List<Map<String, String>> exampleList : exampleListPool) {
String prompt = generateLinkingPrompt(llmReq, exampleList);
linkingPromptPool.add(prompt);
}
//2.generator linking prompt,and parallel generate response.
List<String> linkingPromptPool = promptGenerator.generatePromptPool(llmReq, exampleListPool, false);
List<String> linkingResults = new CopyOnWriteArrayList<>();
ChatLanguageModel chatLanguageModel = getChatLanguageModel(llmReq.getLlmConfig());
linkingPromptPool.parallelStream().forEach(
@@ -53,8 +50,17 @@ public class TwoPassSCSqlGenStrategy extends SqlGenStrategy {
}
);
List<String> sortedList = OutputFormat.formatList(linkingResults);
//3.generator sql prompt,and parallel generate response.
List<String> sqlPromptPool = promptGenerator.generateSqlPromptPool(llmReq, sortedList, exampleListPool);
//3.generate sql generation prompt for each self-consistency inference
List<String> sqlPromptPool = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < sortedList.size(); i++) {
String schemaLinkStr = sortedList.get(i);
List<Map<String, String>> fewshotExampleList = exampleListPool.get(i);
String sqlPrompt = generateSqlPrompt(llmReq, schemaLinkStr, fewshotExampleList);
sqlPromptPool.add(sqlPrompt);
}
//4.perform multiple self-consistency inferences parallelly
List<String> sqlTaskPool = new CopyOnWriteArrayList<>();
sqlPromptPool.parallelStream().forEach(sqlPrompt -> {
Prompt linkingPrompt = PromptTemplate.from(JsonUtil.toString(sqlPrompt)).apply(new HashMap<>());
@@ -64,15 +70,49 @@ public class TwoPassSCSqlGenStrategy extends SqlGenStrategy {
keyPipelineLog.info("TwoPassSCSqlGenStrategy step two modelResp:{}", result);
sqlTaskPool.add(result);
});
//4.format response.
Pair<String, Map<String, Double>> sqlMapPair = OutputFormat.selfConsistencyVote(sqlTaskPool);
//5.format response.
Pair<String, Map<String, Double>> sqlMapPair = OutputFormat.selfConsistencyVote(sqlTaskPool);
LLMResp llmResp = new LLMResp();
llmResp.setQuery(llmReq.getQueryText());
llmResp.setSqlRespMap(OutputFormat.buildSqlRespMap(sqlExamples, sqlMapPair.getRight()));
//TODO: should use the same few-shot exemplars as the one chose by self-consistency vote
llmResp.setSqlRespMap(OutputFormat.buildSqlRespMap(exampleListPool.get(0), sqlMapPair.getRight()));
return llmResp;
}
private String generateLinkingPrompt(LLMReq llmReq, List<Map<String, String>> exampleList) {
String instruction = "# Find the schema_links for generating SQL queries for each question "
+ "based on the database schema and Foreign keys.";
List<String> exampleKeys = Arrays.asList("questionAugmented", "dbSchema", "generatedSchemaLinkingCoT");
String exampleTemplate = "dbSchema\nQ: questionAugmented\nA: generatedSchemaLinkingCoT";
String exampleFormat = InputFormat.format(exampleTemplate, exampleKeys, exampleList);
Pair<String, String> questionPrompt = promptHelper.transformQuestionPrompt(llmReq);
String dbSchema = questionPrompt.getLeft();
String questionAugmented = questionPrompt.getRight();
String newCaseTemplate = "%s\nQ: %s\nA: Let’s think step by step. In the question \"%s\", we are asked:";
String newCasePrompt = String.format(newCaseTemplate, dbSchema, questionAugmented, questionAugmented);
return instruction + InputFormat.SEPERATOR + exampleFormat + InputFormat.SEPERATOR + newCasePrompt;
}
private String generateSqlPrompt(LLMReq llmReq, String schemaLinkStr,
List<Map<String, String>> fewshotExampleList) {
String instruction = "# Use the the schema links to generate the SQL queries for each of the questions.";
List<String> exampleKeys = Arrays.asList("questionAugmented", "dbSchema", "generatedSchemaLinkings", "sql");
String exampleTemplate = "dbSchema\nQ: questionAugmented\n" + "Schema_links: generatedSchemaLinkings\n"
+ "SQL: sql";
String schemaLinkingPrompt = InputFormat.format(exampleTemplate, exampleKeys, fewshotExampleList);
Pair<String, String> questionPrompt = promptHelper.transformQuestionPrompt(llmReq);
String dbSchema = questionPrompt.getLeft();
String questionAugmented = questionPrompt.getRight();
String newCaseTemplate = "%s\nQ: %s\nSchema_links: %s\nSQL: ";
String newCasePrompt = String.format(newCaseTemplate, dbSchema, questionAugmented, schemaLinkStr);
return instruction + InputFormat.SEPERATOR + schemaLinkingPrompt + InputFormat.SEPERATOR + newCasePrompt;
}
@Override
public void afterPropertiesSet() {
SqlGenStrategyFactory.addSqlGenerationForFactory(SqlGenType.TWO_PASS_AUTO_COT_SELF_CONSISTENCY, this);

2
headless/core/src/main/java/com/tencent/supersonic/headless/core/chat/query/llm/s2sql/LLMReq.java
View File

@@ -68,7 +68,7 @@ public class LLMReq {
}
public enum SqlGenType {
ONE_PASS_AUTO_COT_SELF_CONSISTENCY("1_pass_auto_cot_self_consistency"),
ONE_PASS_SELF_CONSISTENCY("1_pass_self_consistency"),
TWO_PASS_AUTO_COT_SELF_CONSISTENCY("2_pass_auto_cot_self_consistency");
private String name;

12
headless/core/src/main/java/com/tencent/supersonic/headless/core/config/ParserConfig.java
View File

@@ -13,12 +13,12 @@ import java.util.List;
public class ParserConfig extends ParameterConfig {
public static final Parameter PARSER_STRATEGY_TYPE =
new Parameter("s2.parser.strategy", "ONE_PASS_AUTO_COT_SELF_CONSISTENCY",
new Parameter("s2.parser.strategy", "ONE_PASS_SELF_CONSISTENCY",
"LLM解析生成S2SQL策略",
"ONE_PASS_AUTO_COT_SELF_CONSISTENCY: 通过思维链且投票方式一步生成sql"
"ONE_PASS_SELF_CONSISTENCY: 通过投票方式一步生成sql"
+ "\nTWO_PASS_AUTO_COT_SELF_CONSISTENCY: 通过思维链且投票方式两步生成sql",
"list", "Parser相关配置", Lists.newArrayList(
"ONE_PASS_AUTO_COT_SELF_CONSISTENCY", "TWO_PASS_AUTO_COT_SELF_CONSISTENCY"));
"ONE_PASS_SELF_CONSISTENCY", "TWO_PASS_AUTO_COT_SELF_CONSISTENCY"));
public static final Parameter PARSER_LINKING_VALUE_ENABLE =
new Parameter("s2.parser.linking.value.enable", "true",
@@ -48,7 +48,7 @@ public class ParserConfig extends ParameterConfig {
"number", "Parser相关配置");
public static final Parameter PARSER_FEW_SHOT_NUMBER =
new Parameter("s2.parser.few-shot.number", "5",
new Parameter("s2.parser.few-shot.number", "3",
"few-shot样例个数", "样例越多效果可能越好，但token消耗越大",
"number", "Parser相关配置");
@@ -70,11 +70,7 @@ public class ParserConfig extends ParameterConfig {
@Override
public List<Parameter> getSysParameters() {
return Lists.newArrayList(
PARSER_STRATEGY_TYPE,
PARSER_LINKING_VALUE_ENABLE,
PARSER_TEXT_LENGTH_THRESHOLD,
PARSER_TEXT_LENGTH_THRESHOLD_SHORT,
PARSER_TEXT_LENGTH_THRESHOLD_LONG,
PARSER_FEW_SHOT_NUMBER,
PARSER_SELF_CONSISTENCY_NUMBER,
PARSER_SHOW_COUNT

62
headless/python/few_shot_example/s2sql_exemplar3_transformed.json
View File

@@ -3,7 +3,7 @@
"question": "比较jackjchen和robinlee在内容库的访问次数",
"questionAugmented": "比较jackjchen和robinlee在内容库的访问次数 (补充信息:’'jackjchen'‘是一个’用户名‘，’ 'robinlee'‘是一个’用户名‘。当前的日期是2020-12-01) (备注: )",
"modelName": "内容库产品",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"部门\", \"模块\", \"用户名\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"访问时长\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"部门\", \"模块\", \"用户名\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"访问时长\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 用户名, 访问次数 FROM 内容库产品 WHERE 用户名 IN ('jackjchen', 'robinlee')",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"比较jackjchen和robinlee在内容库的访问次数 (补充信息:’'jackjchen'‘是一个’用户名‘，’ 'robinlee'‘是一个’用户名‘。当前的日期是2020-12-01) (备注: )\", we are asked:\n\"的访问次数 \" so we need column = [访问次数]\n\"’用户名‘，\" so we need column = [用户名]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [jackjchen,robinlee]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [访问次数,用户名,jackjchen,robinlee]",
"generatedSchemaLinkings": "[访问次数,用户名,jackjchen,robinlee]"
@@ -12,7 +12,7 @@
"question": "内容库近12个月访问人数 按部门",
"questionAugmented": "内容库近12个月访问人数 按部门 (补充信息:。当前的日期是2022-11-06) (备注: )",
"modelName": "内容库产品",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"部门\", \"模块\", \"用户名\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"访问时长\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"部门\", \"模块\", \"用户名\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"访问时长\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 部门, 数据日期, 访问人数 FROM 内容库产品 WHERE datediff('month', 数据日期, '2022-11-06') <= 12 ",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"内容库近12个月访问人数 按部门 (补充信息:。当前的日期是2022-11-06) (备注: )\", we are asked:\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\n\" 按部门 (\" so we need column = [部门]\n\"访问人数 按\" so we need column = [访问人数]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [12,month]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [数据日期,部门,访问人数,12,month]",
"generatedSchemaLinkings": "[数据日期,部门,访问人数,12,month]"
@@ -21,7 +21,7 @@
"question": "内容库美术部、技术研发部的访问时长",
"questionAugmented": "内容库美术部、技术研发部的访问时长 (补充信息:’'美术部'‘是一个’部门‘，’ '技术研发部'‘是一个’部门‘。当前的日期是2023-04-21) (备注: )",
"modelName": "内容库产品",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"部门\", \"模块\", \"用户名\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"访问时长\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"部门\", \"模块\", \"用户名\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"访问时长\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 部门, 访问时长 FROM 内容库产品 WHERE 部门 IN ('美术部', '技术研发部')",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"内容库美术部、技术研发部的访问时长 (补充信息:’'美术部'‘是一个’部门‘，’ '技术研发部'‘是一个’部门‘。当前的日期是2023-04-21) (备注: )\", we are asked:\n\"部门‘，’ \" so we need column = [部门]\n\"的访问时长 \" so we need column = [访问时长]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [美术部,技术研发部]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [部门,访问时长,美术部,技术研发部]",
"generatedSchemaLinkings": "[部门,访问时长,美术部,技术研发部]"
@@ -30,7 +30,7 @@
"question": "近3天海田飞系MPPM结算播放份额",
"questionAugmented": "近3天海田飞系MPPM结算播放份额 (补充信息:’'海田飞系'‘是一个’严选版权归属系‘。当前的日期是2023-08-21) (备注: )",
"modelName": "严选",
"dbSchema": "Table: 严选, Columns = [\"严选版权归属系\", \"付费模式\", \"结算播放份额\", \"付费用户结算播放份额\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 严选, Columns = [\"严选版权归属系\", \"付费模式\", \"结算播放份额\", \"付费用户结算播放份额\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 严选版权归属系, 结算播放份额 FROM 严选 WHERE 严选版权归属系 = '海田飞系' AND datediff('day', 数据日期, '2023-08-21') <= 3 ",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"近3天海田飞系MPPM结算播放份额 (补充信息:’'海田飞系'‘是一个’严选版权归属系‘。当前的日期是2023-08-21) (备注: )\", we are asked:\n\"结算播放份额 \" so we need column = [结算播放份额]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\n\"严选版权归属系\" so we need column = [严选版权归属系]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [海田飞系,3,day]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [结算播放份额,数据日期,严选版权归属系,海田飞系,3,day]",
"generatedSchemaLinkings": "[结算播放份额,数据日期,严选版权归属系,海田飞系,3,day]"
@@ -39,7 +39,7 @@
"question": "对比近7天翻唱版和纯音乐的歌曲播放量",
"questionAugmented": "对比近7天翻唱版和纯音乐的歌曲播放量 (补充信息:’'纯音乐'‘是一个’语种‘，’ '翻唱版'‘是一个’歌曲版本‘。当前的日期是2023-05-22) (备注: )",
"modelName": "歌曲库",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"是否潮流人歌曲\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"语种\", \"歌曲类型\", \"翻唱类型\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"付费用户结算播放量\", \"历史累计结算播放量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"运营完播量\", \"运营推播量\", \"近7日复播率\", \"日均搜播量\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"是否潮流人歌曲\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"语种\", \"歌曲类型\", \"翻唱类型\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"付费用户结算播放量\", \"历史累计结算播放量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"运营完播量\", \"运营推播量\", \"近7日复播率\", \"日均搜播量\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲版本, 语种, 结算播放量 FROM 歌曲库 WHERE 歌曲版本 = '翻唱版' AND 语种 = '纯音乐' AND datediff('day', 数据日期, '2023-05-22') <= 7 ",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"对比近7天翻唱版和纯音乐的歌曲播放量 (补充信息:’'纯音乐'‘是一个’语种‘，’ '翻唱版'‘是一个’歌曲版本‘。当前的日期是2023-05-22) (备注: )\", we are asked:\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\n\"’歌曲版本‘\" so we need column = [歌曲版本]\n\"语种‘，’ \" so we need column = [语种]\n\"曲播放量 (\" so we need column = [结算播放量]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [7,翻唱版,纯音乐,day]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [数据日期,歌曲版本,语种,结算播放量,7,翻唱版,纯音乐,day]",
"generatedSchemaLinkings": "[数据日期,歌曲版本,语种,结算播放量,7,翻唱版,纯音乐,day]"
@@ -48,7 +48,7 @@
"question": "对比一下陈拙悬、孟梅琦、赖媚韵的粉丝数",
"questionAugmented": "对比一下陈拙悬、孟梅琦、赖媚韵的粉丝数 (补充信息:’'1527896'‘是一个’MPPM歌手ID‘，’ '1565463'‘是一个’MPPM歌手ID‘，’ '2141459'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-05-31) (备注: )",
"modelName": "艺人库",
"dbSchema": "Table: 艺人库, Columns = [\"上下架状态\", \"歌手名\", \"歌手等级\", \"歌手类型\", \"歌手来源\", \"MPPM潮流人等级\", \"活跃区域\", \"年龄\", \"歌手才能\", \"歌手风格\", \"粉丝数\", \"潮音粉丝数\", \"超声波粉丝数\", \"推博粉丝数\", \"超声波歌曲数\", \"在架歌曲数\", \"超声波分享数\", \"独占歌曲数\", \"超声波在架歌曲评论数\", \"有播放量歌曲数\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 艺人库, Columns = [\"上下架状态\", \"歌手名\", \"歌手等级\", \"歌手类型\", \"歌手来源\", \"MPPM潮流人等级\", \"活跃区域\", \"年龄\", \"歌手才能\", \"歌手风格\", \"粉丝数\", \"潮音粉丝数\", \"超声波粉丝数\", \"推博粉丝数\", \"超声波歌曲数\", \"在架歌曲数\", \"超声波分享数\", \"独占歌曲数\", \"超声波在架歌曲评论数\", \"有播放量歌曲数\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌手名, 粉丝数 FROM 艺人库 WHERE 歌手名 IN ('陈拙悬', '孟梅琦', '赖媚韵')",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"对比一下陈拙悬、孟梅琦、赖媚韵的粉丝数 (补充信息:’'1527896'‘是一个’MPPM歌手ID‘，’ '1565463'‘是一个’MPPM歌手ID‘，’ '2141459'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-05-31) (备注: )\", we are asked:\n\"歌手ID‘，\" so we need column = [歌手名]\n\"的粉丝数 (\" so we need column = [粉丝数]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [陈拙悬,孟梅琦,赖媚韵]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌手名,粉丝数,陈拙悬,孟梅琦,赖媚韵]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌手名,粉丝数,陈拙悬,孟梅琦,赖媚韵]"
@@ -57,7 +57,7 @@
"question": "播放量大于1万的歌曲有多少",
"questionAugmented": "播放量大于1万的歌曲有多少 (补充信息:。当前的日期是2023-07-31) (备注: )",
"modelName": "歌曲库",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE 结算播放量 > 10000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"播放量大于1万的歌曲有多少 (补充信息:。当前的日期是2023-07-31) (备注: )\", we are asked:\n\"歌曲有多少 \" so we need column = [歌曲名]\n\"播放量大于1\" so we need column = [结算播放量]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [10000]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,结算播放量,10000]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,结算播放量,10000]"
@@ -66,7 +66,7 @@
"question": "内容库访问时长小于1小时，且来自美术部的用户是哪些",
"questionAugmented": "内容库访问时长小于1小时，且来自美术部的用户是哪些 (补充信息:’'美术部'‘是一个’部门‘。当前的日期是2023-07-31) (备注: )",
"modelName": "内容库产品",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 用户名 FROM 内容库产品 WHERE 部门 = '美术部' AND 访问时长 < 1",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"内容库访问时长小于1小时，且来自美术部的用户是哪些 (补充信息:’'美术部'‘是一个’部门‘。当前的日期是2023-07-31) (备注: )\", we are asked:\n\"一个’部门‘\" so we need column = [部门]\n\"访问时长小于\" so we need column = [访问时长]\n\"术部的用户是\" so we need column = [用户名]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [美术部,1]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [部门,访问时长,用户名,美术部,1]",
"generatedSchemaLinkings": "[部门,访问时长,用户名,美术部,1]"
@@ -75,7 +75,7 @@
"question": "内容库pv最高的用户有哪些",
"questionAugmented": "内容库pv最高的用户有哪些 (补充信息:。当前的日期是2023-08-31) (备注: )",
"modelName": "内容库产品",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 用户名 FROM 内容库产品 ORDER BY 访问次数 DESC LIMIT 1",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"内容库pv最高的用户有哪些 (补充信息:。当前的日期是2023-08-31) (备注: )\", we are asked:\n\"最高的用户有\" so we need column = [访问次数]\n\"用户有哪些 (\" so we need column = [用户名]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [1]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [访问次数,用户名,1]",
"generatedSchemaLinkings": "[访问次数,用户名,1]"
@@ -84,7 +84,7 @@
"question": "近90天袁亚伟播放量平均值是多少",
"questionAugmented": "近90天袁亚伟播放量平均值是多少 (补充信息:’'152789226'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-31) (备注: )",
"modelName": "艺人库",
"dbSchema": "Table: 艺人库, Columns = [\"播放量层级\", \"播放量单调性\", \"播放量方差\", \"播放量突增类型\", \"播放量集中度\", \"歌手名\", \"歌手等级\", \"歌手类型\", \"歌手来源\", \"MPPM潮流人等级\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"历史累计结算播放量\", \"有播放量歌曲数\", \"历史累计运营播放量\", \"付费用户结算播放量\", \"结算播放量占比\", \"运营播放份额\", \"免费用户结算播放占比\", \"完播量\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 艺人库, Columns = [\"播放量层级\", \"播放量单调性\", \"播放量方差\", \"播放量突增类型\", \"播放量集中度\", \"歌手名\", \"歌手等级\", \"歌手类型\", \"歌手来源\", \"MPPM潮流人等级\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"历史累计结算播放量\", \"有播放量歌曲数\", \"历史累计运营播放量\", \"付费用户结算播放量\", \"结算播放量占比\", \"运营播放份额\", \"免费用户结算播放占比\", \"完播量\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT AVG(结算播放量) FROM 艺人库 WHERE 歌手名 = '袁亚伟' AND datediff('day', 数据日期, '2023-08-31') <= 90 ",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"近90天袁亚伟播放量平均值是多少 (补充信息:’'152789226'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-31) (备注: )\", we are asked:\n\"歌手ID‘。\" so we need column = [歌手名]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\n\"播放量平均值\" so we need column = [结算播放量]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [袁亚伟,90,day]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌手名,数据日期,结算播放量,袁亚伟,90,day]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌手名,数据日期,结算播放量,袁亚伟,90,day]"
@@ -93,7 +93,7 @@
"question": "周倩倩近7天结算播放量总和是多少",
"questionAugmented": "周倩倩近7天结算播放量总和是多少 (补充信息:’'199509'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-31) (备注: )",
"modelName": "艺人库",
"dbSchema": "Table: 艺人库, Columns = [\"播放量层级\", \"播放量单调性\", \"播放量方差\", \"播放量突增类型\", \"播放量集中度\", \"歌手名\", \"歌手等级\", \"歌手类型\", \"歌手来源\", \"MPPM潮流人等级\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"历史累计结算播放量\", \"有播放量歌曲数\", \"历史累计运营播放量\", \"付费用户结算播放量\", \"结算播放量占比\", \"运营播放份额\", \"免费用户结算播放占比\", \"完播量\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 艺人库, Columns = [\"播放量层级\", \"播放量单调性\", \"播放量方差\", \"播放量突增类型\", \"播放量集中度\", \"歌手名\", \"歌手等级\", \"歌手类型\", \"歌手来源\", \"MPPM潮流人等级\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"历史累计结算播放量\", \"有播放量歌曲数\", \"历史累计运营播放量\", \"付费用户结算播放量\", \"结算播放量占比\", \"运营播放份额\", \"免费用户结算播放占比\", \"完播量\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT SUM(结算播放量) FROM 艺人库 WHERE 歌手名 = '周倩倩' AND datediff('day', 数据日期, '2023-08-31') <= 7 ",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"周倩倩近7天结算播放量总和是多少 (补充信息:’'199509'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-31) (备注: )\", we are asked:\n\"歌手ID‘。\" so we need column = [歌手名]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\n\"结算播放量总\" so we need column = [结算播放量]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [周倩倩,7,day]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌手名,数据日期,结算播放量,周倩倩,7,day]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌手名,数据日期,结算播放量,周倩倩,7,day]"
@@ -102,7 +102,7 @@
"question": "内容库访问次数大于1k的部门是哪些",
"questionAugmented": "内容库访问次数大于1k的部门是哪些 (补充信息:。当前的日期是2023-09-14) (备注: )",
"modelName": "内容库产品",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"部门\", \"模块\", \"用户名\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"访问时长\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"部门\", \"模块\", \"用户名\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"访问时长\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 部门 FROM 内容库产品 WHERE 访问次数 > 1000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"内容库访问次数大于1k的部门是哪些 (补充信息:。当前的日期是2023-09-14) (备注: )\", we are asked:\n\"部门是哪些 \" so we need column = [部门]\n\"访问次数大于\" so we need column = [访问次数]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [1000]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [部门,访问次数,1000]",
"generatedSchemaLinkings": "[部门,访问次数,1000]"
@@ -111,7 +111,7 @@
"question": "陈亿训唱的所有的播放量大于20k的孤勇者有哪些",
"questionAugmented": "陈亿训唱的所有的播放量大于20k的孤勇者有哪些 (补充信息:’'199509'‘是一个’MPPM歌手ID‘，’ '1527123'‘是一个’MPPM歌曲ID‘。当前的日期是2023-09-18) (备注: )",
"modelName": "歌曲库",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"MPPM歌手ID\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"MPPM歌手ID\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE 结算播放量 > 20000 AND 歌手名 = '陈亿训' AND 歌曲名 = '孤勇者'",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"陈亿训唱的所有的播放量大于20k的孤勇者有哪些 (补充信息:’'199509'‘是一个’MPPM歌手ID‘，’ '1527123'‘是一个’MPPM歌曲ID‘。当前的日期是2023-09-18) (备注: )\", we are asked:\n\"歌曲ID‘。\" so we need column = [歌曲名]\n\"的所有的播放量\" so we need column = [结算播放量]\n\"歌手ID‘，\" so we need column = [歌手名]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [孤勇者,20000,陈亿训]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,结算播放量,歌手名,孤勇者,20000,陈亿训]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,结算播放量,歌手名,孤勇者,20000,陈亿训]"
@@ -120,7 +120,7 @@
"question": "周洁轮去年发布的歌曲有哪些",
"questionAugmented": "周洁轮去年发布的歌曲有哪些 (补充信息:’'23109'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-09-18) (备注: )",
"modelName": "歌曲库",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE datediff('year', 发布时间, '2023-09-18') <= 1 AND 歌手名 = '周洁轮'",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"周洁轮去年发布的歌曲有哪些 (补充信息:’'23109'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-09-18) (备注: )\", we are asked:\n\"歌曲有哪些 \" so we need column = [歌曲名]\n\"歌手ID‘。\" so we need column = [歌手名]\n\"发布的歌曲有\" so we need column = [发布时间]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [1,周洁轮,year]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,歌手名,发布时间,1,周洁轮,year]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,歌手名,发布时间,1,周洁轮,year]"
@@ -129,7 +129,7 @@
"question": "我想要近半年签约的播放量前十的歌手有哪些",
"questionAugmented": "我想要近半年签约的播放量前十的歌手有哪些 (补充信息:。当前的日期是2023-09-11) (备注: )",
"modelName": "艺人库",
"dbSchema": "Table: 艺人库, Columns = [\"播放量层级\", \"播放量单调性\", \"播放量方差\", \"播放量突增类型\", \"播放量集中度\", \"歌手名\", \"歌手等级\", \"歌手类型\", \"歌手来源\", \"签约日期\", \"MPPM潮流人等级\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"历史累计结算播放量\", \"有播放量歌曲数\", \"历史累计运营播放量\", \"付费用户结算播放量\", \"结算播放量占比\", \"运营播放份额\", \"免费用户结算播放占比\", \"完播量\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 艺人库, Columns = [\"播放量层级\", \"播放量单调性\", \"播放量方差\", \"播放量突增类型\", \"播放量集中度\", \"歌手名\", \"歌手等级\", \"歌手类型\", \"歌手来源\", \"签约日期\", \"MPPM潮流人等级\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"历史累计结算播放量\", \"有播放量歌曲数\", \"历史累计运营播放量\", \"付费用户结算播放量\", \"结算播放量占比\", \"运营播放份额\", \"免费用户结算播放占比\", \"完播量\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌手名 FROM 艺人库 WHERE datediff('year', 签约日期, '2023-09-11') <= 0.5 ORDER BY 结算播放量 DESC LIMIT 10",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"我想要近半年签约的播放量前十的歌手有哪些 (补充信息:。当前的日期是2023-09-11) (备注: )\", we are asked:\n\"签约的播放量\" so we need column = [签约日期]\n\"歌手有哪些 \" so we need column = [歌手名]\n\"签约的播放量\" so we need column = [结算播放量]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [10,0.5,year]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [签约日期,歌手名,结算播放量,10,0.5,year]",
"generatedSchemaLinkings": "[签约日期,歌手名,结算播放量,10,0.5,year]"
@@ -138,7 +138,7 @@
"question": "最近一年发行的歌曲中，有哪些在近7天播放超过一千万的",
"questionAugmented": "最近一年发行的歌曲中，有哪些在近7天播放超过一千万的 (补充信息:。当前的日期是2023-08-12) (备注: )",
"modelName": "歌曲库",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"发行日期\", \"歌曲语言\", \"歌曲来源\", \"歌曲流派\", \"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"发行时间\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"发行日期\", \"歌曲语言\", \"歌曲来源\", \"歌曲流派\", \"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"发行时间\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE datediff('year', 发行日期, '2023-08-12') <= 1 AND datediff('day', 数据日期, '2023-08-12') <= 7 AND 结算播放量 > 10000000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"最近一年发行的歌曲中，有哪些在近7天播放超过一千万的 (补充信息:。当前的日期是2023-08-12) (备注: )\", we are asked:\n\"的歌曲中，有\" so we need column = [歌曲名]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\n\"天播放超过一\" so we need column = [结算播放量]\n\"最近一年发行\" so we need column = [发行日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [10000000,1,7,year,day]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,数据日期,结算播放量,发行日期,10000000,1,7,year,day]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,数据日期,结算播放量,发行日期,10000000,1,7,year,day]"
@@ -147,7 +147,7 @@
"question": "今年以来发行的歌曲中，有哪些在近7天播放超过一千万的",
"questionAugmented": "今年以来发行的歌曲中，有哪些在近7天播放超过一千万的 (补充信息:。当前的日期是2023-08-12) (备注: )",
"modelName": "歌曲库",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"发行日期\", \"歌曲语言\", \"歌曲来源\", \"歌曲流派\", \"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"发行时间\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"发行日期\", \"歌曲语言\", \"歌曲来源\", \"歌曲流派\", \"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"发行时间\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE datediff('year', 发行日期, '2023-08-12') <= 0 AND datediff('day', 数据日期, '2023-08-12') <= 7 AND 结算播放量 > 10000000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"今年以来发行的歌曲中，有哪些在近7天播放超过一千万的 (补充信息:。当前的日期是2023-08-12) (备注: )\", we are asked:\n\"的歌曲中，有\" so we need column = [歌曲名]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\n\"天播放超过一\" so we need column = [结算播放量]\n\"年以来发行的\" so we need column = [发行日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [10000000,0,7,year,day]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,数据日期,结算播放量,发行日期,10000000,0,7,year,day]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,数据日期,结算播放量,发行日期,10000000,0,7,year,day]"
@@ -156,7 +156,7 @@
"question": "2023年以来发行的歌曲中，有哪些在近7天播放超过一千万的",
"questionAugmented": "2023年以来发行的歌曲中，有哪些在近7天播放超过一千万的 (补充信息:’'514129144'‘是一个’MPPM歌曲ID‘。当前的日期是2023-08-12) (备注: )",
"modelName": "歌曲库",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"发行日期\", \"歌曲语言\", \"歌曲来源\", \"歌曲流派\", \"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"发行时间\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"发行日期\", \"歌曲语言\", \"歌曲来源\", \"歌曲流派\", \"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"发行时间\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE 发行日期 >= '2023-01-01' AND datediff('day', 数据日期, '2023-08-12') <= 7 AND 结算播放量 > 10000000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"2023年以来发行的歌曲中，有哪些在近7天播放超过一千万的 (补充信息:’'514129144'‘是一个’MPPM歌曲ID‘。当前的日期是2023-08-12) (备注: )\", we are asked:\n\"的歌曲中，有\" so we need column = [歌曲名]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\n\"天播放超过一\" so we need column = [结算播放量]\n\"年以来发行的\" so we need column = [发行日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [10000000,2023-01-01,7,day]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,数据日期,结算播放量,发行日期,10000000,2023-01-01,7,day]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,数据日期,结算播放量,发行日期,10000000,2023-01-01,7,day]"
@@ -165,7 +165,7 @@
"question": "周洁轮2023年6月之后发布的歌曲有哪些",
"questionAugmented": "周洁轮2023年6月之后发布的歌曲有哪些 (补充信息:’'23109'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-01) (备注: )",
"modelName": "歌曲库",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE 发布时间 >= '2023-06-01' AND 歌手名 = '周洁轮'",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"周洁轮2023年6月之后发布的歌曲有哪些 (补充信息:’'23109'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-01) (备注: )\", we are asked:\n\"歌曲有哪些 \" so we need column = [歌曲名]\n\"歌手ID‘。\" so we need column = [歌手名]\n\"月之后发布的\" so we need column = [发布时间]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [2023-06-01,周洁轮]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,歌手名,发布时间,2023-06-01,周洁轮]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,歌手名,发布时间,2023-06-01,周洁轮]"
@@ -174,7 +174,7 @@
"question": "邓梓琦在2023年1月5日之后发布的歌曲中，有哪些播放量大于500W的？",
"questionAugmented": "邓梓琦在2023年1月5日之后发布的歌曲中，有哪些播放量大于500W的？ (补充信息:’'2312311'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-01) (备注: )",
"modelName": "歌曲库",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE 发布时间 >= '2023-01-05' AND 歌手名 = '邓梓琦' AND 结算播放量 > 5000000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"邓梓琦在2023年1月5日之后发布的歌曲中，有哪些播放量大于500W的？ (补充信息:’'2312311'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-01) (备注: )\", we are asked:\n\"的歌曲中，有\" so we need column = [歌曲名]\n\"中，有哪些播放量\" so we need column = [结算播放量]\n\"歌手ID‘。\" so we need column = [歌手名]\n\"日之后发布的\" so we need column = [发布时间]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [5000000,2023-01-05,邓梓琦]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,结算播放量,歌手名,发布时间,5000000,2023-01-05,邓梓琦]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,结算播放量,歌手名,发布时间,5000000,2023-01-05,邓梓琦]"
@@ -183,7 +183,7 @@
"question": "2023年6月以后，张亮英播放量大于200万的歌曲有哪些？",
"questionAugmented": "2023年6月以后，张亮英播放量大于200万的歌曲有哪些？ (补充信息:’'45453'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-09-17) (备注: )",
"modelName": "歌曲库",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE 数据日期 >= '2023-06-01' AND 歌手名 = '张亮英' AND 结算播放量 > 2000000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"2023年6月以后，张亮英播放量大于200万的歌曲有哪些？ (补充信息:’'45453'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-09-17) (备注: )\", we are asked:\n\"的歌曲有哪些？ (\" so we need column = [歌曲名]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\n\"后，张亮英播放量大\" so we need column = [结算播放量]\n\"歌手ID‘。\" so we need column = [歌手名]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [2000000,2023-06-01,张亮英]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,数据日期,结算播放量,歌手名,2000000,2023-06-01,张亮英]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,数据日期,结算播放量,歌手名,2000000,2023-06-01,张亮英]"
@@ -192,7 +192,7 @@
"question": "2021年6月以后发布的李雨纯的播放量大于20万的歌曲有哪些",
"questionAugmented": "2021年6月以后发布的李雨纯的播放量大于20万的歌曲有哪些 (补充信息:’'23109'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-16) (备注: )",
"modelName": "歌曲库",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE 发布时间 >= '2021-06-01' AND 歌手名 = '李雨纯' AND 结算播放量 > 200000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"2021年6月以后发布的李雨纯的播放量大于20万的歌曲有哪些 (补充信息:’'23109'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-16) (备注: )\", we are asked:\n\"歌曲有哪些 \" so we need column = [歌曲名]\n\"的播放量大于\" so we need column = [结算播放量]\n\"歌手ID‘。\" so we need column = [歌手名]\n\"月以后发布的\" so we need column = [发布时间]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [200000,2021-06-01,李雨纯]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,结算播放量,歌手名,发布时间,200000,2021-06-01,李雨纯]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,结算播放量,歌手名,发布时间,200000,2021-06-01,李雨纯]"
@@ -201,7 +201,7 @@
"question": "刘锝桦在1992年4月2日到2020年5月2日之间发布的播放量大于20万的歌曲有哪些",
"questionAugmented": "刘锝桦在1992年4月2日到2020年5月2日之间发布的播放量大于20万的歌曲有哪些 (补充信息:’'4234234'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-16) (备注: )",
"modelName": "歌曲库",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE 发布时间 >= '1992-04-02' AND 发布时间 <= '2020-05-02' AND 歌手名 = '刘锝桦' AND 结算播放量 > 200000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"刘锝桦在1992年4月2日到2020年5月2日之间发布的播放量大于20万的歌曲有哪些 (补充信息:’'4234234'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-16) (备注: )\", we are asked:\n\"歌曲有哪些 \" so we need column = [歌曲名]\n\"发布的播放量\" so we need column = [结算播放量]\n\"歌手ID‘。\" so we need column = [歌手名]\n\"日之间发布的\" so we need column = [发布时间]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [200000,刘锝桦,1992-04-02,2020-05-02]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,结算播放量,歌手名,发布时间,200000,刘锝桦,1992-04-02,2020-05-02]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,结算播放量,歌手名,发布时间,200000,刘锝桦,1992-04-02,2020-05-02]"
@@ -210,7 +210,7 @@
"question": "内容库近30天访问次数的平均数",
"questionAugmented": "内容库近30天访问次数的平均数 (补充信息:。当前的日期是2023-09-04) (备注: )",
"modelName": "内容库产品",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT AVG(访问次数) FROM 内容库产品 WHERE datediff('day', 数据日期, '2023-09-04') <= 30 ",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"内容库近30天访问次数的平均数 (补充信息:。当前的日期是2023-09-04) (备注: )\", we are asked:\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\n\"访问次数的平均数\" so we need column = [访问次数]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [30,day]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [数据日期,访问次数,30,day]",
"generatedSchemaLinkings": "[数据日期,访问次数,30,day]"
@@ -219,7 +219,7 @@
"question": "内容库近半年哪个月的访问次数汇总最高",
"questionAugmented": "内容库近半年哪个月的访问次数汇总最高 (补充信息:。当前的日期是2023-09-04) (备注: )",
"modelName": "内容库产品",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT MONTH(数据日期), SUM(访问次数) FROM 内容库产品 WHERE datediff('year', 数据日期, '2023-09-04') <= 0.5 GROUP BY MONTH(数据日期) ORDER BY SUM(访问次数) DESC LIMIT 1",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"内容库近半年哪个月的访问次数汇总最高 (补充信息:。当前的日期是2023-09-04) (备注: )\", we are asked:\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\n\"的访问次数汇总\" so we need column = [访问次数]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [1,0.5,year]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [数据日期,访问次数,1,0.5,year]",
"generatedSchemaLinkings": "[数据日期,访问次数,1,0.5,year]"
@@ -228,7 +228,7 @@
"question": "内容库近半年每个月的平均访问次数",
"questionAugmented": "内容库近半年每个月的平均访问次数 (补充信息:。当前的日期是2023-09-04) (备注: )",
"modelName": "内容库产品",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT MONTH(数据日期), AVG(访问次数) FROM 内容库产品 WHERE datediff('year', 数据日期, '2023-09-04') <= 0.5 GROUP BY MONTH(数据日期)",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"内容库近半年每个月的平均访问次数 (补充信息:。当前的日期是2023-09-04) (备注: )\", we are asked:\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\n\"访问次数 (\" so we need column = [访问次数]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [0.5,year]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [数据日期,访问次数,0.5,year]",
"generatedSchemaLinkings": "[数据日期,访问次数,0.5,year]"
@@ -237,7 +237,7 @@
"question": "内容库 按部门统计访问次数 top10 的部门",
"questionAugmented": "内容库 按部门统计访问次数 top10 的部门 (补充信息:。当前的日期是2023-09-10) (备注: )",
"modelName": "内容库产品",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 部门, SUM(访问次数) FROM 内容库产品 GROUP BY 部门 ORDER BY SUM(访问次数) DESC LIMIT 10",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"内容库 按部门统计访问次数 top10 的部门 (补充信息:。当前的日期是2023-09-10) (备注: )\", we are asked:\n\" 的部门 (\" so we need column = [部门]\n\"计访问次数 \" so we need column = [访问次数]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [10]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [部门,访问次数,10]",
"generatedSchemaLinkings": "[部门,访问次数,10]"
@@ -246,7 +246,7 @@
"question": "超音速 近7个月，月度总访问量超过 2万的月份",
"questionAugmented": "超音速 近7个月，月度总访问量超过 2万的月份 (补充信息:。当前的日期是2023-09-10) (备注: )",
"modelName": "内容库产品",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT MONTH(数据日期) FROM 内容库产品 WHERE datediff('month', 数据日期, '2023-09-10') <= 7 GROUP BY MONTH(数据日期) HAVING SUM(访问次数) > 20000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"超音速 近7个月，月度总访问量超过 2万的月份 (补充信息:。当前的日期是2023-09-10) (备注: )\", we are asked:\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\n\"访问量超过 \" so we need column = [访问次数]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [7,20000,month]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [数据日期,访问次数,7,20000,month]",
"generatedSchemaLinkings": "[数据日期,访问次数,7,20000,month]"
@@ -255,7 +255,7 @@
"question": "2022年7月到2023年7月之间发布到歌曲，按播放量取top 100，再按月粒度来统计近1年的运营播放量",
"questionAugmented": "2022年7月到2023年7月之间发布到歌曲，按播放量取top 100，再按月粒度来统计近1年的运营播放量 (补充信息:。当前的日期是2023-09-10) (备注: )",
"modelName": "歌曲库",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲语言\", \"歌曲来源\", \"运营播放量\", \"播放量\", \"歌曲名\", \"结算播放量\", \"专辑名\", \"发布日期\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲语言\", \"歌曲来源\", \"运营播放量\", \"播放量\", \"歌曲名\", \"结算播放量\", \"专辑名\", \"发布日期\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT MONTH(数据日期), SUM(运营播放量) FROM (SELECT 数据日期, 运营播放量 FROM 歌曲库 WHERE 发布日期 >= '2022-07-01' AND 发布日期 <= '2023-07-01' ORDER BY 播放量 DESC LIMIT 100) t WHERE datediff('year', 数据日期, '2023-09-10') <= 1 GROUP BY MONTH(数据日期)",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"2022年7月到2023年7月之间发布到歌曲，按播放量取top 100，再按月粒度来统计近1年的运营播放量 (补充信息:。当前的日期是2023-09-10) (备注: )\", we are asked:\n\"运营播放量 \" so we need column = [播放量]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\n\"月之间发布到\" so we need column = [发布日期]\n\"运营播放量 \" so we need column = [运营播放量]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [1,year,100,2022-07-01,2023-07-01]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [播放量,数据日期,发布日期,运营播放量,1,year,100,2022-07-01,2023-07-01]",
"generatedSchemaLinkings": "[播放量,数据日期,发布日期,运营播放量,1,year,100,2022-07-01,2023-07-01]"
@@ -264,7 +264,7 @@
"question": "2022年7月到2023年7月之间发布到歌曲，按播放量取top100，再按月粒度来统计近1年的运营播放量之和，筛选出其中运营播放量之和大于2k的月份",
"questionAugmented": "2022年7月到2023年7月之间发布到歌曲，按播放量取top100，再按月粒度来统计近1年的运营播放量之和，筛选出其中运营播放量之和大于2k的月份 (补充信息:。当前的日期是2023-09-10) (备注: )",
"modelName": "歌曲库",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲语言\", \"歌曲来源\", \"运营播放量\", \"播放量\", \"歌曲名\", \"结算播放量\", \"专辑名\", \"发布日期\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲语言\", \"歌曲来源\", \"运营播放量\", \"播放量\", \"歌曲名\", \"结算播放量\", \"专辑名\", \"发布日期\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT MONTH(数据日期), SUM(运营播放量) FROM (SELECT 数据日期, 运营播放量 FROM 歌曲库 WHERE 发布日期 >= '2022-07-01' AND 发布日期 <= '2023-07-01' ORDER BY 播放量 DESC LIMIT 100) t WHERE datediff('year', 数据日期, '2023-09-10') <= 1 GROUP BY MONTH(数据日期) HAVING SUM(运营播放量) > 2000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"2022年7月到2023年7月之间发布到歌曲，按播放量取top100，再按月粒度来统计近1年的运营播放量之和，筛选出其中运营播放量之和大于2k的月份 (补充信息:。当前的日期是2023-09-10) (备注: )\", we are asked:\n\"播放量之和，\" so we need column = [播放量]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\n\"月之间发布到\" so we need column = [发布日期]\n\"运营播放量之\" so we need column = [运营播放量]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [1,2000,year,100,2022-07-01,2023-07-01]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [播放量,数据日期,发布日期,运营播放量,1,2000,year,100,2022-07-01,2023-07-01]",
"generatedSchemaLinkings": "[播放量,数据日期,发布日期,运营播放量,1,2000,year,100,2022-07-01,2023-07-01]"
@@ -273,7 +273,7 @@
"question": "今年智能机在哪个国家的销量之和最高",
"questionAugmented": "今年智能机在哪个国家的销量之和最高 (补充信息:’'智能机'‘是一个’机型类别‘。当前的日期是2023-11-01) (备注: )",
"modelName": "营销月模型",
"dbSchema": "Table: 营销月模型, Columns = [\"国家中文名\", \"机型类别\", \"销量\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 营销月模型, Columns = [\"国家中文名\", \"机型类别\", \"销量\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 国家中文名, SUM(销量) FROM 营销月模型 WHERE 机型类别 = '智能机' AND 数据日期 >= '2023-01-01' AND 数据日期 <= '2023-11-01' GROUP BY 国家中文名 ORDER BY SUM(销量) DESC LIMIT 1",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"今年智能机在哪个国家的销量之和最高 (补充信息:’'智能机'‘是一个’机型类别‘。当前的日期是2023-11-01) (备注: )\", we are asked:\n\"’机型类别‘\" so we need column = [机型类别]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\n\"国家的销量之和\" so we need column = [国家中文名]\n\"个国家的销量\" so we need column = [销量]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [1,2023-11-01,智能机,2023-01-01]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [机型类别,数据日期,国家中文名,销量,1,2023-11-01,智能机,2023-01-01]",
"generatedSchemaLinkings": "[机型类别,数据日期,国家中文名,销量,1,2023-11-01,智能机,2023-01-01]"

2
launchers/standalone/src/main/resources/application-local.yaml
View File

@@ -41,7 +41,7 @@ s2:
parser:
url: ${s2.pyllm.url}
strategy: TWO_PASS_AUTO_COT_SELF_CONSISTENCY
strategy: ONE_PASS_SELF_CONSISTENCY
exemplar-recall:
number: 10
few-shot:

62
launchers/standalone/src/main/resources/s2ql_exemplar.json
View File

@@ -2,7 +2,7 @@
{
"question": "比较jackjchen和robinlee在内容库的访问次数",
"questionAugmented": "比较jackjchen和robinlee在内容库的访问次数 (补充信息:’'jackjchen'‘是一个’用户名‘，’ 'robinlee'‘是一个’用户名‘。当前的日期是2020-12-01) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"部门\", \"模块\", \"用户名\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"访问时长\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"部门\", \"模块\", \"用户名\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"访问时长\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 用户名, 访问次数 FROM 内容库产品 WHERE 用户名 IN ('jackjchen', 'robinlee')",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"比较jackjchen和robinlee在内容库的访问次数 (补充信息:’'jackjchen'‘是一个’用户名‘，’ 'robinlee'‘是一个’用户名‘。当前的日期是2020-12-01) (备注: )\", we are asked:\n\"’用户名‘，\" so we need column = [用户名]\n\"的访问次数 \" so we need column = [访问次数]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [jackjchen,robinlee]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [用户名,访问次数,jackjchen,robinlee]",
"generatedSchemaLinkings": "[用户名,访问次数,jackjchen,robinlee]"
@@ -10,7 +10,7 @@
{
"question": "内容库近12个月访问人数 按部门",
"questionAugmented": "内容库近12个月访问人数 按部门 (补充信息:。当前的日期是2022-11-06) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"部门\", \"模块\", \"用户名\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"访问时长\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"部门\", \"模块\", \"用户名\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"访问时长\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 部门, 数据日期, 访问人数 FROM 内容库产品 WHERE datediff('month', 数据日期, '2022-11-06') <= 12 ",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"内容库近12个月访问人数 按部门 (补充信息:。当前的日期是2022-11-06) (备注: )\", we are asked:\n\" 按部门 (\" so we need column = [部门]\n\"访问人数 按\" so we need column = [访问人数]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [12,month]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [部门,访问人数,数据日期,12,month]",
"generatedSchemaLinkings": "[部门,访问人数,数据日期,12,month]"
@@ -18,7 +18,7 @@
{
"question": "内容库美术部、技术研发部的访问时长",
"questionAugmented": "内容库美术部、技术研发部的访问时长 (补充信息:’'美术部'‘是一个’部门‘，’ '技术研发部'‘是一个’部门‘。当前的日期是2023-04-21) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"部门\", \"模块\", \"用户名\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"访问时长\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"部门\", \"模块\", \"用户名\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"访问时长\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 部门, 访问时长 FROM 内容库产品 WHERE 部门 IN ('美术部', '技术研发部')",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"内容库美术部、技术研发部的访问时长 (补充信息:’'美术部'‘是一个’部门‘，’ '技术研发部'‘是一个’部门‘。当前的日期是2023-04-21) (备注: )\", we are asked:\n\"部门‘，’ \" so we need column = [部门]\n\"的访问时长 \" so we need column = [访问时长]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [美术部,技术研发部]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [部门,访问时长,美术部,技术研发部]",
"generatedSchemaLinkings": "[部门,访问时长,美术部,技术研发部]"
@@ -26,7 +26,7 @@
{
"question": "近3天海田飞系MPPM结算播放份额",
"questionAugmented": "近3天海田飞系MPPM结算播放份额 (补充信息:’'海田飞系'‘是一个’严选版权归属系‘。当前的日期是2023-08-21) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 严选, Columns = [\"严选版权归属系\", \"付费模式\", \"结算播放份额\", \"付费用户结算播放份额\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 严选, Columns = [\"严选版权归属系\", \"付费模式\", \"结算播放份额\", \"付费用户结算播放份额\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 严选版权归属系, 结算播放份额 FROM 严选 WHERE 严选版权归属系 = '海田飞系' AND datediff('day', 数据日期, '2023-08-21') <= 3 ",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"近3天海田飞系MPPM结算播放份额 (补充信息:’'海田飞系'‘是一个’严选版权归属系‘。当前的日期是2023-08-21) (备注: )\", we are asked:\n\"结算播放份额 \" so we need column = [结算播放份额]\n\"严选版权归属系\" so we need column = [严选版权归属系]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [海田飞系,3,day]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [结算播放份额,严选版权归属系,数据日期,海田飞系,3,day]",
"generatedSchemaLinkings": "[结算播放份额,严选版权归属系,数据日期,海田飞系,3,day]"
@@ -34,7 +34,7 @@
{
"question": "对比近7天翻唱版和纯音乐的歌曲播放量",
"questionAugmented": "对比近7天翻唱版和纯音乐的歌曲播放量 (补充信息:’'纯音乐'‘是一个’语种‘，’ '翻唱版'‘是一个’歌曲版本‘。当前的日期是2023-05-22) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"是否潮流人歌曲\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"语种\", \"歌曲类型\", \"翻唱类型\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"付费用户结算播放量\", \"历史累计结算播放量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"运营完播量\", \"运营推播量\", \"近7日复播率\", \"日均搜播量\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"是否潮流人歌曲\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"语种\", \"歌曲类型\", \"翻唱类型\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"付费用户结算播放量\", \"历史累计结算播放量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"运营完播量\", \"运营推播量\", \"近7日复播率\", \"日均搜播量\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲版本, 语种, 结算播放量 FROM 歌曲库 WHERE 歌曲版本 = '翻唱版' AND 语种 = '纯音乐' AND datediff('day', 数据日期, '2023-05-22') <= 7 ",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"对比近7天翻唱版和纯音乐的歌曲播放量 (补充信息:’'纯音乐'‘是一个’语种‘，’ '翻唱版'‘是一个’歌曲版本‘。当前的日期是2023-05-22) (备注: )\", we are asked:\n\"曲播放量 (\" so we need column = [结算播放量]\n\"’歌曲版本‘\" so we need column = [歌曲版本]\n\"语种‘，’ \" so we need column = [语种]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [7,翻唱版,纯音乐,day]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [结算播放量,歌曲版本,语种,数据日期,7,翻唱版,纯音乐,day]",
"generatedSchemaLinkings": "[结算播放量,歌曲版本,语种,数据日期,7,翻唱版,纯音乐,day]"
@@ -42,7 +42,7 @@
{
"question": "对比一下陈拙悬、孟梅琦、赖媚韵的粉丝数",
"questionAugmented": "对比一下陈拙悬、孟梅琦、赖媚韵的粉丝数 (补充信息:’'1527896'‘是一个’MPPM歌手ID‘，’ '1565463'‘是一个’MPPM歌手ID‘，’ '2141459'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-05-31) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 艺人库, Columns = [\"上下架状态\", \"歌手名\", \"歌手等级\", \"歌手类型\", \"歌手来源\", \"MPPM潮流人等级\", \"活跃区域\", \"年龄\", \"歌手才能\", \"歌手风格\", \"粉丝数\", \"潮音粉丝数\", \"超声波粉丝数\", \"推博粉丝数\", \"超声波歌曲数\", \"在架歌曲数\", \"超声波分享数\", \"独占歌曲数\", \"超声波在架歌曲评论数\", \"有播放量歌曲数\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 艺人库, Columns = [\"上下架状态\", \"歌手名\", \"歌手等级\", \"歌手类型\", \"歌手来源\", \"MPPM潮流人等级\", \"活跃区域\", \"年龄\", \"歌手才能\", \"歌手风格\", \"粉丝数\", \"潮音粉丝数\", \"超声波粉丝数\", \"推博粉丝数\", \"超声波歌曲数\", \"在架歌曲数\", \"超声波分享数\", \"独占歌曲数\", \"超声波在架歌曲评论数\", \"有播放量歌曲数\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌手名, 粉丝数 FROM 艺人库 WHERE 歌手名 IN ('陈拙悬', '孟梅琦', '赖媚韵')",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"对比一下陈拙悬、孟梅琦、赖媚韵的粉丝数 (补充信息:’'1527896'‘是一个’MPPM歌手ID‘，’ '1565463'‘是一个’MPPM歌手ID‘，’ '2141459'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-05-31) (备注: )\", we are asked:\n\"歌手ID‘，\" so we need column = [歌手名]\n\"的粉丝数 (\" so we need column = [粉丝数]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [陈拙悬,孟梅琦,赖媚韵]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌手名,粉丝数,陈拙悬,孟梅琦,赖媚韵]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌手名,粉丝数,陈拙悬,孟梅琦,赖媚韵]"
@@ -50,7 +50,7 @@
{
"question": "播放量大于1万的歌曲有多少",
"questionAugmented": "播放量大于1万的歌曲有多少 (补充信息:。当前的日期是2023-07-31) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE 结算播放量 > 10000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"播放量大于1万的歌曲有多少 (补充信息:。当前的日期是2023-07-31) (备注: )\", we are asked:\n\"歌曲有多少 \" so we need column = [歌曲名]\n\"播放量大于1\" so we need column = [结算播放量]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [10000]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,结算播放量,10000]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,结算播放量,10000]"
@@ -58,7 +58,7 @@
{
"question": "内容库访问时长小于1小时，且来自美术部的用户是哪些",
"questionAugmented": "内容库访问时长小于1小时，且来自美术部的用户是哪些 (补充信息:’'美术部'‘是一个’部门‘。当前的日期是2023-07-31) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 用户名 FROM 内容库产品 WHERE 部门 = '美术部' AND 访问时长 < 1",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"内容库访问时长小于1小时，且来自美术部的用户是哪些 (补充信息:’'美术部'‘是一个’部门‘。当前的日期是2023-07-31) (备注: )\", we are asked:\n\"术部的用户是\" so we need column = [用户名]\n\"一个’部门‘\" so we need column = [部门]\n\"访问时长小于\" so we need column = [访问时长]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [美术部,1]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [用户名,部门,访问时长,美术部,1]",
"generatedSchemaLinkings": "[用户名,部门,访问时长,美术部,1]"
@@ -66,7 +66,7 @@
{
"question": "内容库pv最高的用户有哪些",
"questionAugmented": "内容库pv最高的用户有哪些 (补充信息:。当前的日期是2023-08-31) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 用户名 FROM 内容库产品 ORDER BY 访问次数 DESC LIMIT 1",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"内容库pv最高的用户有哪些 (补充信息:。当前的日期是2023-08-31) (备注: )\", we are asked:\n\"用户有哪些 (\" so we need column = [用户名]\n\"最高的用户有\" so we need column = [访问次数]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [1]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [用户名,访问次数,1]",
"generatedSchemaLinkings": "[用户名,访问次数,1]"
@@ -74,7 +74,7 @@
{
"question": "近90天袁亚伟播放量平均值是多少",
"questionAugmented": "近90天袁亚伟播放量平均值是多少 (补充信息:’'152789226'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-31) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 艺人库, Columns = [\"播放量层级\", \"播放量单调性\", \"播放量方差\", \"播放量突增类型\", \"播放量集中度\", \"歌手名\", \"歌手等级\", \"歌手类型\", \"歌手来源\", \"MPPM潮流人等级\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"历史累计结算播放量\", \"有播放量歌曲数\", \"历史累计运营播放量\", \"付费用户结算播放量\", \"结算播放量占比\", \"运营播放份额\", \"免费用户结算播放占比\", \"完播量\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 艺人库, Columns = [\"播放量层级\", \"播放量单调性\", \"播放量方差\", \"播放量突增类型\", \"播放量集中度\", \"歌手名\", \"歌手等级\", \"歌手类型\", \"歌手来源\", \"MPPM潮流人等级\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"历史累计结算播放量\", \"有播放量歌曲数\", \"历史累计运营播放量\", \"付费用户结算播放量\", \"结算播放量占比\", \"运营播放份额\", \"免费用户结算播放占比\", \"完播量\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT AVG(结算播放量) FROM 艺人库 WHERE 歌手名 = '袁亚伟' AND datediff('day', 数据日期, '2023-08-31') <= 90 ",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"近90天袁亚伟播放量平均值是多少 (补充信息:’'152789226'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-31) (备注: )\", we are asked:\n\"播放量平均值\" so we need column = [结算播放量]\n\"歌手ID‘。\" so we need column = [歌手名]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [袁亚伟,90,day]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [结算播放量,歌手名,数据日期,袁亚伟,90,day]",
"generatedSchemaLinkings": "[结算播放量,歌手名,数据日期,袁亚伟,90,day]"
@@ -82,7 +82,7 @@
{
"question": "周倩倩近7天结算播放量总和是多少",
"questionAugmented": "周倩倩近7天结算播放量总和是多少 (补充信息:’'199509'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-31) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 艺人库, Columns = [\"播放量层级\", \"播放量单调性\", \"播放量方差\", \"播放量突增类型\", \"播放量集中度\", \"歌手名\", \"歌手等级\", \"歌手类型\", \"歌手来源\", \"MPPM潮流人等级\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"历史累计结算播放量\", \"有播放量歌曲数\", \"历史累计运营播放量\", \"付费用户结算播放量\", \"结算播放量占比\", \"运营播放份额\", \"免费用户结算播放占比\", \"完播量\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 艺人库, Columns = [\"播放量层级\", \"播放量单调性\", \"播放量方差\", \"播放量突增类型\", \"播放量集中度\", \"歌手名\", \"歌手等级\", \"歌手类型\", \"歌手来源\", \"MPPM潮流人等级\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"历史累计结算播放量\", \"有播放量歌曲数\", \"历史累计运营播放量\", \"付费用户结算播放量\", \"结算播放量占比\", \"运营播放份额\", \"免费用户结算播放占比\", \"完播量\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT SUM(结算播放量) FROM 艺人库 WHERE 歌手名 = '周倩倩' AND datediff('day', 数据日期, '2023-08-31') <= 7 ",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"周倩倩近7天结算播放量总和是多少 (补充信息:’'199509'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-31) (备注: )\", we are asked:\n\"结算播放量总\" so we need column = [结算播放量]\n\"歌手ID‘。\" so we need column = [歌手名]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [周倩倩,7,day]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [结算播放量,歌手名,数据日期,周倩倩,7,day]",
"generatedSchemaLinkings": "[结算播放量,歌手名,数据日期,周倩倩,7,day]"
@@ -90,7 +90,7 @@
{
"question": "内容库访问次数大于1k的部门是哪些",
"questionAugmented": "内容库访问次数大于1k的部门是哪些 (补充信息:。当前的日期是2023-09-14) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"部门\", \"模块\", \"用户名\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"访问时长\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"部门\", \"模块\", \"用户名\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"访问时长\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 部门 FROM 内容库产品 WHERE 访问次数 > 1000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"内容库访问次数大于1k的部门是哪些 (补充信息:。当前的日期是2023-09-14) (备注: )\", we are asked:\n\"访问次数大于\" so we need column = [访问次数]\n\"部门是哪些 \" so we need column = [部门]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [1000]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [访问次数,部门,1000]",
"generatedSchemaLinkings": "[访问次数,部门,1000]"
@@ -98,7 +98,7 @@
{
"question": "陈亿训唱的所有的播放量大于20k的孤勇者有哪些",
"questionAugmented": "陈亿训唱的所有的播放量大于20k的孤勇者有哪些 (补充信息:’'199509'‘是一个’MPPM歌手ID‘，’ '1527123'‘是一个’MPPM歌曲ID‘。当前的日期是2023-09-18) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"MPPM歌手ID\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"MPPM歌手ID\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE 结算播放量 > 20000 AND 歌手名 = '陈亿训' AND 歌曲名 = '孤勇者'",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"陈亿训唱的所有的播放量大于20k的孤勇者有哪些 (补充信息:’'199509'‘是一个’MPPM歌手ID‘，’ '1527123'‘是一个’MPPM歌曲ID‘。当前的日期是2023-09-18) (备注: )\", we are asked:\n\"歌曲ID‘。\" so we need column = [歌曲名]\n\"的所有的播放量\" so we need column = [结算播放量]\n\"歌手ID‘，\" so we need column = [歌手名]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [孤勇者,20000,陈亿训]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,结算播放量,歌手名,孤勇者,20000,陈亿训]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,结算播放量,歌手名,孤勇者,20000,陈亿训]"
@@ -106,7 +106,7 @@
{
"question": "周洁轮去年发布的歌曲有哪些",
"questionAugmented": "周洁轮去年发布的歌曲有哪些 (补充信息:’'23109'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-09-18) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE datediff('year', 发布时间, '2023-09-18') <= 1 AND 歌手名 = '周洁轮'",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"周洁轮去年发布的歌曲有哪些 (补充信息:’'23109'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-09-18) (备注: )\", we are asked:\n\"歌曲有哪些 \" so we need column = [歌曲名]\n\"歌手ID‘。\" so we need column = [歌手名]\n\"发布的歌曲有\" so we need column = [发布时间]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [1,周洁轮,year]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,歌手名,发布时间,1,周洁轮,year]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,歌手名,发布时间,1,周洁轮,year]"
@@ -114,7 +114,7 @@
{
"question": "我想要近半年签约的播放量前十的歌手有哪些",
"questionAugmented": "我想要近半年签约的播放量前十的歌手有哪些 (补充信息:。当前的日期是2023-09-11) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 艺人库, Columns = [\"播放量层级\", \"播放量单调性\", \"播放量方差\", \"播放量突增类型\", \"播放量集中度\", \"歌手名\", \"歌手等级\", \"歌手类型\", \"歌手来源\", \"签约日期\", \"MPPM潮流人等级\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"历史累计结算播放量\", \"有播放量歌曲数\", \"历史累计运营播放量\", \"付费用户结算播放量\", \"结算播放量占比\", \"运营播放份额\", \"免费用户结算播放占比\", \"完播量\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 艺人库, Columns = [\"播放量层级\", \"播放量单调性\", \"播放量方差\", \"播放量突增类型\", \"播放量集中度\", \"歌手名\", \"歌手等级\", \"歌手类型\", \"歌手来源\", \"签约日期\", \"MPPM潮流人等级\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"历史累计结算播放量\", \"有播放量歌曲数\", \"历史累计运营播放量\", \"付费用户结算播放量\", \"结算播放量占比\", \"运营播放份额\", \"免费用户结算播放占比\", \"完播量\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌手名 FROM 艺人库 WHERE datediff('year', 签约日期, '2023-09-11') <= 0.5 ORDER BY 结算播放量 DESC LIMIT 10",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"我想要近半年签约的播放量前十的歌手有哪些 (补充信息:。当前的日期是2023-09-11) (备注: )\", we are asked:\n\"歌手有哪些 \" so we need column = [歌手名]\n\"签约的播放量\" so we need column = [结算播放量]\n\"签约的播放量\" so we need column = [签约日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [10,0.5,year]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌手名,结算播放量,签约日期,10,0.5,year]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌手名,结算播放量,签约日期,10,0.5,year]"
@@ -122,7 +122,7 @@
{
"question": "最近一年发行的歌曲中，有哪些在近7天播放超过一千万的",
"questionAugmented": "最近一年发行的歌曲中，有哪些在近7天播放超过一千万的 (补充信息:。当前的日期是2023-08-12) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"发行日期\", \"歌曲语言\", \"歌曲来源\", \"歌曲流派\", \"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"发行时间\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"发行日期\", \"歌曲语言\", \"歌曲来源\", \"歌曲流派\", \"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"发行时间\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE datediff('year', 发行日期, '2023-08-12') <= 1 AND datediff('day', 数据日期, '2023-08-12') <= 7 AND 结算播放量 > 10000000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"最近一年发行的歌曲中，有哪些在近7天播放超过一千万的 (补充信息:。当前的日期是2023-08-12) (备注: )\", we are asked:\n\"的歌曲中，有\" so we need column = [歌曲名]\n\"天播放超过一\" so we need column = [结算播放量]\n\"最近一年发行\" so we need column = [发行日期]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [10000000,1,7,year,day]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,结算播放量,发行日期,数据日期,10000000,1,7,year,day]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,结算播放量,发行日期,数据日期,10000000,1,7,year,day]"
@@ -130,7 +130,7 @@
{
"question": "今年以来发行的歌曲中，有哪些在近7天播放超过一千万的",
"questionAugmented": "今年以来发行的歌曲中，有哪些在近7天播放超过一千万的 (补充信息:。当前的日期是2023-08-12) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"发行日期\", \"歌曲语言\", \"歌曲来源\", \"歌曲流派\", \"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"发行时间\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"发行日期\", \"歌曲语言\", \"歌曲来源\", \"歌曲流派\", \"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"发行时间\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE datediff('year', 发行日期, '2023-08-12') <= 0 AND datediff('day', 数据日期, '2023-08-12') <= 7 AND 结算播放量 > 10000000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"今年以来发行的歌曲中，有哪些在近7天播放超过一千万的 (补充信息:。当前的日期是2023-08-12) (备注: )\", we are asked:\n\"的歌曲中，有\" so we need column = [歌曲名]\n\"天播放超过一\" so we need column = [结算播放量]\n\"年以来发行的\" so we need column = [发行日期]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [10000000,0,7,year,day]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,结算播放量,发行日期,数据日期,10000000,0,7,year,day]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,结算播放量,发行日期,数据日期,10000000,0,7,year,day]"
@@ -138,7 +138,7 @@
{
"question": "2023年以来发行的歌曲中，有哪些在近7天播放超过一千万的",
"questionAugmented": "2023年以来发行的歌曲中，有哪些在近7天播放超过一千万的 (补充信息:’'514129144'‘是一个’MPPM歌曲ID‘。当前的日期是2023-08-12) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"发行日期\", \"歌曲语言\", \"歌曲来源\", \"歌曲流派\", \"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"发行时间\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"发行日期\", \"歌曲语言\", \"歌曲来源\", \"歌曲流派\", \"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"发行时间\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE 发行日期 >= '2023-01-01' AND datediff('day', 数据日期, '2023-08-12') <= 7 AND 结算播放量 > 10000000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"2023年以来发行的歌曲中，有哪些在近7天播放超过一千万的 (补充信息:’'514129144'‘是一个’MPPM歌曲ID‘。当前的日期是2023-08-12) (备注: )\", we are asked:\n\"的歌曲中，有\" so we need column = [歌曲名]\n\"天播放超过一\" so we need column = [结算播放量]\n\"年以来发行的\" so we need column = [发行日期]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [10000000,2023-01-01,7,day]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,结算播放量,发行日期,数据日期,10000000,2023-01-01,7,day]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,结算播放量,发行日期,数据日期,10000000,2023-01-01,7,day]"
@@ -146,7 +146,7 @@
{
"question": "周洁轮2023年6月之后发布的歌曲有哪些",
"questionAugmented": "周洁轮2023年6月之后发布的歌曲有哪些 (补充信息:’'23109'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-01) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE 发布时间 >= '2023-06-01' AND 歌手名 = '周洁轮'",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"周洁轮2023年6月之后发布的歌曲有哪些 (补充信息:’'23109'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-01) (备注: )\", we are asked:\n\"歌曲有哪些 \" so we need column = [歌曲名]\n\"歌手ID‘。\" so we need column = [歌手名]\n\"月之后发布的\" so we need column = [发布时间]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [2023-06-01,周洁轮]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,歌手名,发布时间,2023-06-01,周洁轮]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,歌手名,发布时间,2023-06-01,周洁轮]"
@@ -154,7 +154,7 @@
{
"question": "邓梓琦在2023年1月5日之后发布的歌曲中，有哪些播放量大于500W的？",
"questionAugmented": "邓梓琦在2023年1月5日之后发布的歌曲中，有哪些播放量大于500W的？ (补充信息:’'2312311'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-01) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE 发布时间 >= '2023-01-05' AND 歌手名 = '邓梓琦' AND 结算播放量 > 5000000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"邓梓琦在2023年1月5日之后发布的歌曲中，有哪些播放量大于500W的？ (补充信息:’'2312311'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-01) (备注: )\", we are asked:\n\"的歌曲中，有\" so we need column = [歌曲名]\n\"中，有哪些播放量\" so we need column = [结算播放量]\n\"歌手ID‘。\" so we need column = [歌手名]\n\"日之后发布的\" so we need column = [发布时间]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [5000000,2023-01-05,邓梓琦]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,结算播放量,歌手名,发布时间,5000000,2023-01-05,邓梓琦]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,结算播放量,歌手名,发布时间,5000000,2023-01-05,邓梓琦]"
@@ -162,7 +162,7 @@
{
"question": "2023年6月以后，张亮英播放量大于200万的歌曲有哪些？",
"questionAugmented": "2023年6月以后，张亮英播放量大于200万的歌曲有哪些？ (补充信息:’'45453'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-09-17) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE 数据日期 >= '2023-06-01' AND 歌手名 = '张亮英' AND 结算播放量 > 2000000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"2023年6月以后，张亮英播放量大于200万的歌曲有哪些？ (补充信息:’'45453'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-09-17) (备注: )\", we are asked:\n\"的歌曲有哪些？ (\" so we need column = [歌曲名]\n\"后，张亮英播放量大\" so we need column = [结算播放量]\n\"歌手ID‘。\" so we need column = [歌手名]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [2000000,2023-06-01,张亮英]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,结算播放量,歌手名,数据日期,2000000,2023-06-01,张亮英]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,结算播放量,歌手名,数据日期,2000000,2023-06-01,张亮英]"
@@ -170,7 +170,7 @@
{
"question": "2021年6月以后发布的李雨纯的播放量大于20万的歌曲有哪些",
"questionAugmented": "2021年6月以后发布的李雨纯的播放量大于20万的歌曲有哪些 (补充信息:’'23109'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-16) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE 发布时间 >= '2021-06-01' AND 歌手名 = '李雨纯' AND 结算播放量 > 200000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"2021年6月以后发布的李雨纯的播放量大于20万的歌曲有哪些 (补充信息:’'23109'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-16) (备注: )\", we are asked:\n\"歌曲有哪些 \" so we need column = [歌曲名]\n\"的播放量大于\" so we need column = [结算播放量]\n\"歌手ID‘。\" so we need column = [歌手名]\n\"月以后发布的\" so we need column = [发布时间]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [200000,2021-06-01,李雨纯]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,结算播放量,歌手名,发布时间,200000,2021-06-01,李雨纯]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,结算播放量,歌手名,发布时间,200000,2021-06-01,李雨纯]"
@@ -178,7 +178,7 @@
{
"question": "刘锝桦在1992年4月2日到2020年5月2日之间发布的播放量大于20万的歌曲有哪些",
"questionAugmented": "刘锝桦在1992年4月2日到2020年5月2日之间发布的播放量大于20万的歌曲有哪些 (补充信息:’'4234234'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-16) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE 发布时间 >= '1992-04-02' AND 发布时间 <= '2020-05-02' AND 歌手名 = '刘锝桦' AND 结算播放量 > 200000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"刘锝桦在1992年4月2日到2020年5月2日之间发布的播放量大于20万的歌曲有哪些 (补充信息:’'4234234'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-16) (备注: )\", we are asked:\n\"歌曲有哪些 \" so we need column = [歌曲名]\n\"发布的播放量\" so we need column = [结算播放量]\n\"歌手ID‘。\" so we need column = [歌手名]\n\"日之间发布的\" so we need column = [发布时间]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [200000,刘锝桦,1992-04-02,2020-05-02]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,结算播放量,歌手名,发布时间,200000,刘锝桦,1992-04-02,2020-05-02]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,结算播放量,歌手名,发布时间,200000,刘锝桦,1992-04-02,2020-05-02]"
@@ -186,7 +186,7 @@
{
"question": "内容库近30天访问次数的平均数",
"questionAugmented": "内容库近30天访问次数的平均数 (补充信息:。当前的日期是2023-09-04) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT AVG(访问次数) FROM 内容库产品 WHERE datediff('day', 数据日期, '2023-09-04') <= 30 ",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"内容库近30天访问次数的平均数 (补充信息:。当前的日期是2023-09-04) (备注: )\", we are asked:\n\"访问次数的平均数\" so we need column = [访问次数]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [30,day]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [访问次数,数据日期,30,day]",
"generatedSchemaLinkings": "[访问次数,数据日期,30,day]"
@@ -194,7 +194,7 @@
{
"question": "内容库近半年哪个月的访问次数汇总最高",
"questionAugmented": "内容库近半年哪个月的访问次数汇总最高 (补充信息:。当前的日期是2023-09-04) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT MONTH(数据日期), SUM(访问次数) FROM 内容库产品 WHERE datediff('year', 数据日期, '2023-09-04') <= 0.5 GROUP BY MONTH(数据日期) ORDER BY SUM(访问次数) DESC LIMIT 1",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"内容库近半年哪个月的访问次数汇总最高 (补充信息:。当前的日期是2023-09-04) (备注: )\", we are asked:\n\"的访问次数汇总\" so we need column = [访问次数]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [1,0.5,year]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [访问次数,数据日期,1,0.5,year]",
"generatedSchemaLinkings": "[访问次数,数据日期,1,0.5,year]"
@@ -202,7 +202,7 @@
{
"question": "内容库近半年每个月的平均访问次数",
"questionAugmented": "内容库近半年每个月的平均访问次数 (补充信息:。当前的日期是2023-09-04) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT MONTH(数据日期), AVG(访问次数) FROM 内容库产品 WHERE datediff('year', 数据日期, '2023-09-04') <= 0.5 GROUP BY MONTH(数据日期)",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"内容库近半年每个月的平均访问次数 (补充信息:。当前的日期是2023-09-04) (备注: )\", we are asked:\n\"访问次数 (\" so we need column = [访问次数]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [0.5,year]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [访问次数,数据日期,0.5,year]",
"generatedSchemaLinkings": "[访问次数,数据日期,0.5,year]"
@@ -210,7 +210,7 @@
{
"question": "内容库 按部门统计访问次数 top10 的部门",
"questionAugmented": "内容库 按部门统计访问次数 top10 的部门 (补充信息:。当前的日期是2023-09-10) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 部门, SUM(访问次数) FROM 内容库产品 GROUP BY 部门 ORDER BY SUM(访问次数) DESC LIMIT 10",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"内容库 按部门统计访问次数 top10 的部门 (补充信息:。当前的日期是2023-09-10) (备注: )\", we are asked:\n\"计访问次数 \" so we need column = [访问次数]\n\" 的部门 (\" so we need column = [部门]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [10]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [访问次数,部门,10]",
"generatedSchemaLinkings": "[访问次数,部门,10]"
@@ -218,7 +218,7 @@
{
"question": "超音速 近7个月，月度总访问量超过 2万的月份",
"questionAugmented": "超音速 近7个月，月度总访问量超过 2万的月份 (补充信息:。当前的日期是2023-09-10) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT MONTH(数据日期) FROM 内容库产品 WHERE datediff('month', 数据日期, '2023-09-10') <= 7 GROUP BY MONTH(数据日期) HAVING SUM(访问次数) > 20000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"超音速 近7个月，月度总访问量超过 2万的月份 (补充信息:。当前的日期是2023-09-10) (备注: )\", we are asked:\n\"访问量超过 \" so we need column = [访问次数]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [7,20000,month]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [访问次数,数据日期,7,20000,month]",
"generatedSchemaLinkings": "[访问次数,数据日期,7,20000,month]"
@@ -226,7 +226,7 @@
{
"question": "2022年7月到2023年7月之间发布到歌曲，按播放量取top 100，再按月粒度来统计近1年的运营播放量",
"questionAugmented": "2022年7月到2023年7月之间发布到歌曲，按播放量取top 100，再按月粒度来统计近1年的运营播放量 (补充信息:。当前的日期是2023-09-10) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲语言\", \"歌曲来源\", \"运营播放量\", \"播放量\", \"歌曲名\", \"结算播放量\", \"专辑名\", \"发布日期\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲语言\", \"歌曲来源\", \"运营播放量\", \"播放量\", \"歌曲名\", \"结算播放量\", \"专辑名\", \"发布日期\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT MONTH(数据日期), SUM(运营播放量) FROM (SELECT 数据日期, 运营播放量 FROM 歌曲库 WHERE 发布日期 >= '2022-07-01' AND 发布日期 <= '2023-07-01' ORDER BY 播放量 DESC LIMIT 100) t WHERE datediff('year', 数据日期, '2023-09-10') <= 1 GROUP BY MONTH(数据日期)",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"2022年7月到2023年7月之间发布到歌曲，按播放量取top 100，再按月粒度来统计近1年的运营播放量 (补充信息:。当前的日期是2023-09-10) (备注: )\", we are asked:\n\"月之间发布到\" so we need column = [发布日期]\n\"运营播放量 \" so we need column = [播放量]\n\"运营播放量 \" so we need column = [运营播放量]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [1,year,100,2022-07-01,2023-07-01]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [发布日期,播放量,运营播放量,数据日期,1,year,100,2022-07-01,2023-07-01]",
"generatedSchemaLinkings": "[发布日期,播放量,运营播放量,数据日期,1,year,100,2022-07-01,2023-07-01]"
@@ -234,7 +234,7 @@
{
"question": "2022年7月到2023年7月之间发布到歌曲，按播放量取top100，再按月粒度来统计近1年的运营播放量之和，筛选出其中运营播放量之和大于2k的月份",
"questionAugmented": "2022年7月到2023年7月之间发布到歌曲，按播放量取top100，再按月粒度来统计近1年的运营播放量之和，筛选出其中运营播放量之和大于2k的月份 (补充信息:。当前的日期是2023-09-10) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲语言\", \"歌曲来源\", \"运营播放量\", \"播放量\", \"歌曲名\", \"结算播放量\", \"专辑名\", \"发布日期\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲语言\", \"歌曲来源\", \"运营播放量\", \"播放量\", \"歌曲名\", \"结算播放量\", \"专辑名\", \"发布日期\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT MONTH(数据日期), SUM(运营播放量) FROM (SELECT 数据日期, 运营播放量 FROM 歌曲库 WHERE 发布日期 >= '2022-07-01' AND 发布日期 <= '2023-07-01' ORDER BY 播放量 DESC LIMIT 100) t WHERE datediff('year', 数据日期, '2023-09-10') <= 1 GROUP BY MONTH(数据日期) HAVING SUM(运营播放量) > 2000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"2022年7月到2023年7月之间发布到歌曲，按播放量取top100，再按月粒度来统计近1年的运营播放量之和，筛选出其中运营播放量之和大于2k的月份 (补充信息:。当前的日期是2023-09-10) (备注: )\", we are asked:\n\"月之间发布到\" so we need column = [发布日期]\n\"播放量之和，\" so we need column = [播放量]\n\"运营播放量之\" so we need column = [运营播放量]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [1,2000,year,100,2022-07-01,2023-07-01]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [发布日期,播放量,运营播放量,数据日期,1,2000,year,100,2022-07-01,2023-07-01]",
"generatedSchemaLinkings": "[发布日期,播放量,运营播放量,数据日期,1,2000,year,100,2022-07-01,2023-07-01]"
@@ -242,7 +242,7 @@
{
"question": "今年智能机在哪个国家的销量之和最高",
"questionAugmented": "今年智能机在哪个国家的销量之和最高 (补充信息:’'智能机'‘是一个’机型类别‘。当前的日期是2023-11-01) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 营销月模型, Columns = [\"国家中文名\", \"机型类别\", \"销量\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 营销月模型, Columns = [\"国家中文名\", \"机型类别\", \"销量\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 国家中文名, SUM(销量) FROM 营销月模型 WHERE 机型类别 = '智能机' AND 数据日期 >= '2023-01-01' AND 数据日期 <= '2023-11-01' GROUP BY 国家中文名 ORDER BY sum(销量) DESC LIMIT 1",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"今年智能机在哪个国家的销量之和最高 (补充信息:’'智能机'‘是一个’机型类别‘。当前的日期是2023-11-01) (备注: )\", we are asked:\n\"国家的销量之和\" so we need column = [国家中文名]\n\"个国家的销量\" so we need column = [销量]\n\"’机型类别‘\" so we need column = [机型类别]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [1,2023-11-01,智能机,2023-01-01]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [国家中文名,销量,机型类别,数据日期,1,2023-11-01,智能机,2023-01-01]",
"generatedSchemaLinkings": "[国家中文名,销量,机型类别,数据日期,1,2023-11-01,智能机,2023-01-01]"

2
launchers/standalone/src/test/resources/application-local.yaml
View File

@@ -37,7 +37,7 @@ logging:
s2:
parser:
strategy: ONE_PASS_AUTO_COT_SELF_CONSISTENCY
strategy: ONE_PASS_SELF_CONSISTENCY
exemplar-recall:
number: 5
few-shot:

62
launchers/standalone/src/test/resources/s2ql_exemplar.json
View File

@@ -2,7 +2,7 @@
{
"question": "比较jackjchen和robinlee在内容库的访问次数",
"questionAugmented": "比较jackjchen和robinlee在内容库的访问次数 (补充信息:’'jackjchen'‘是一个’用户名‘，’ 'robinlee'‘是一个’用户名‘。当前的日期是2020-12-01) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"部门\", \"模块\", \"用户名\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"访问时长\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"部门\", \"模块\", \"用户名\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"访问时长\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 用户名, 访问次数 FROM 内容库产品 WHERE 用户名 IN ('jackjchen', 'robinlee')",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"比较jackjchen和robinlee在内容库的访问次数 (补充信息:’'jackjchen'‘是一个’用户名‘，’ 'robinlee'‘是一个’用户名‘。当前的日期是2020-12-01) (备注: )\", we are asked:\n\"’用户名‘，\" so we need column = [用户名]\n\"的访问次数 \" so we need column = [访问次数]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [jackjchen,robinlee]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [用户名,访问次数,jackjchen,robinlee]",
"generatedSchemaLinkings": "[用户名,访问次数,jackjchen,robinlee]"
@@ -10,7 +10,7 @@
{
"question": "内容库近12个月访问人数 按部门",
"questionAugmented": "内容库近12个月访问人数 按部门 (补充信息:。当前的日期是2022-11-06) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"部门\", \"模块\", \"用户名\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"访问时长\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"部门\", \"模块\", \"用户名\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"访问时长\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 部门, 数据日期, 访问人数 FROM 内容库产品 WHERE datediff('month', 数据日期, '2022-11-06') <= 12 ",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"内容库近12个月访问人数 按部门 (补充信息:。当前的日期是2022-11-06) (备注: )\", we are asked:\n\" 按部门 (\" so we need column = [部门]\n\"访问人数 按\" so we need column = [访问人数]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [12,month]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [部门,访问人数,数据日期,12,month]",
"generatedSchemaLinkings": "[部门,访问人数,数据日期,12,month]"
@@ -18,7 +18,7 @@
{
"question": "内容库美术部、技术研发部的访问时长",
"questionAugmented": "内容库美术部、技术研发部的访问时长 (补充信息:’'美术部'‘是一个’部门‘，’ '技术研发部'‘是一个’部门‘。当前的日期是2023-04-21) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"部门\", \"模块\", \"用户名\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"访问时长\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"部门\", \"模块\", \"用户名\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"访问时长\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 部门, 访问时长 FROM 内容库产品 WHERE 部门 IN ('美术部', '技术研发部')",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"内容库美术部、技术研发部的访问时长 (补充信息:’'美术部'‘是一个’部门‘，’ '技术研发部'‘是一个’部门‘。当前的日期是2023-04-21) (备注: )\", we are asked:\n\"部门‘，’ \" so we need column = [部门]\n\"的访问时长 \" so we need column = [访问时长]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [美术部,技术研发部]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [部门,访问时长,美术部,技术研发部]",
"generatedSchemaLinkings": "[部门,访问时长,美术部,技术研发部]"
@@ -26,7 +26,7 @@
{
"question": "近3天海田飞系MPPM结算播放份额",
"questionAugmented": "近3天海田飞系MPPM结算播放份额 (补充信息:’'海田飞系'‘是一个’严选版权归属系‘。当前的日期是2023-08-21) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 严选, Columns = [\"严选版权归属系\", \"付费模式\", \"结算播放份额\", \"付费用户结算播放份额\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 严选, Columns = [\"严选版权归属系\", \"付费模式\", \"结算播放份额\", \"付费用户结算播放份额\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 严选版权归属系, 结算播放份额 FROM 严选 WHERE 严选版权归属系 = '海田飞系' AND datediff('day', 数据日期, '2023-08-21') <= 3 ",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"近3天海田飞系MPPM结算播放份额 (补充信息:’'海田飞系'‘是一个’严选版权归属系‘。当前的日期是2023-08-21) (备注: )\", we are asked:\n\"结算播放份额 \" so we need column = [结算播放份额]\n\"严选版权归属系\" so we need column = [严选版权归属系]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [海田飞系,3,day]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [结算播放份额,严选版权归属系,数据日期,海田飞系,3,day]",
"generatedSchemaLinkings": "[结算播放份额,严选版权归属系,数据日期,海田飞系,3,day]"
@@ -34,7 +34,7 @@
{
"question": "对比近7天翻唱版和纯音乐的歌曲播放量",
"questionAugmented": "对比近7天翻唱版和纯音乐的歌曲播放量 (补充信息:’'纯音乐'‘是一个’语种‘，’ '翻唱版'‘是一个’歌曲版本‘。当前的日期是2023-05-22) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"是否潮流人歌曲\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"语种\", \"歌曲类型\", \"翻唱类型\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"付费用户结算播放量\", \"历史累计结算播放量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"运营完播量\", \"运营推播量\", \"近7日复播率\", \"日均搜播量\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"是否潮流人歌曲\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"语种\", \"歌曲类型\", \"翻唱类型\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"付费用户结算播放量\", \"历史累计结算播放量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"运营完播量\", \"运营推播量\", \"近7日复播率\", \"日均搜播量\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲版本, 语种, 结算播放量 FROM 歌曲库 WHERE 歌曲版本 = '翻唱版' AND 语种 = '纯音乐' AND datediff('day', 数据日期, '2023-05-22') <= 7 ",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"对比近7天翻唱版和纯音乐的歌曲播放量 (补充信息:’'纯音乐'‘是一个’语种‘，’ '翻唱版'‘是一个’歌曲版本‘。当前的日期是2023-05-22) (备注: )\", we are asked:\n\"曲播放量 (\" so we need column = [结算播放量]\n\"’歌曲版本‘\" so we need column = [歌曲版本]\n\"语种‘，’ \" so we need column = [语种]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [7,翻唱版,纯音乐,day]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [结算播放量,歌曲版本,语种,数据日期,7,翻唱版,纯音乐,day]",
"generatedSchemaLinkings": "[结算播放量,歌曲版本,语种,数据日期,7,翻唱版,纯音乐,day]"
@@ -42,7 +42,7 @@
{
"question": "对比一下陈拙悬、孟梅琦、赖媚韵的粉丝数",
"questionAugmented": "对比一下陈拙悬、孟梅琦、赖媚韵的粉丝数 (补充信息:’'1527896'‘是一个’MPPM歌手ID‘，’ '1565463'‘是一个’MPPM歌手ID‘，’ '2141459'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-05-31) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 艺人库, Columns = [\"上下架状态\", \"歌手名\", \"歌手等级\", \"歌手类型\", \"歌手来源\", \"MPPM潮流人等级\", \"活跃区域\", \"年龄\", \"歌手才能\", \"歌手风格\", \"粉丝数\", \"潮音粉丝数\", \"超声波粉丝数\", \"推博粉丝数\", \"超声波歌曲数\", \"在架歌曲数\", \"超声波分享数\", \"独占歌曲数\", \"超声波在架歌曲评论数\", \"有播放量歌曲数\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 艺人库, Columns = [\"上下架状态\", \"歌手名\", \"歌手等级\", \"歌手类型\", \"歌手来源\", \"MPPM潮流人等级\", \"活跃区域\", \"年龄\", \"歌手才能\", \"歌手风格\", \"粉丝数\", \"潮音粉丝数\", \"超声波粉丝数\", \"推博粉丝数\", \"超声波歌曲数\", \"在架歌曲数\", \"超声波分享数\", \"独占歌曲数\", \"超声波在架歌曲评论数\", \"有播放量歌曲数\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌手名, 粉丝数 FROM 艺人库 WHERE 歌手名 IN ('陈拙悬', '孟梅琦', '赖媚韵')",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"对比一下陈拙悬、孟梅琦、赖媚韵的粉丝数 (补充信息:’'1527896'‘是一个’MPPM歌手ID‘，’ '1565463'‘是一个’MPPM歌手ID‘，’ '2141459'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-05-31) (备注: )\", we are asked:\n\"歌手ID‘，\" so we need column = [歌手名]\n\"的粉丝数 (\" so we need column = [粉丝数]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [陈拙悬,孟梅琦,赖媚韵]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌手名,粉丝数,陈拙悬,孟梅琦,赖媚韵]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌手名,粉丝数,陈拙悬,孟梅琦,赖媚韵]"
@@ -50,7 +50,7 @@
{
"question": "播放量大于1万的歌曲有多少",
"questionAugmented": "播放量大于1万的歌曲有多少 (补充信息:。当前的日期是2023-07-31) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE 结算播放量 > 10000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"播放量大于1万的歌曲有多少 (补充信息:。当前的日期是2023-07-31) (备注: )\", we are asked:\n\"歌曲有多少 \" so we need column = [歌曲名]\n\"播放量大于1\" so we need column = [结算播放量]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [10000]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,结算播放量,10000]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,结算播放量,10000]"
@@ -58,7 +58,7 @@
{
"question": "内容库访问时长小于1小时，且来自美术部的用户是哪些",
"questionAugmented": "内容库访问时长小于1小时，且来自美术部的用户是哪些 (补充信息:’'美术部'‘是一个’部门‘。当前的日期是2023-07-31) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 用户名 FROM 内容库产品 WHERE 部门 = '美术部' AND 访问时长 < 1",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"内容库访问时长小于1小时，且来自美术部的用户是哪些 (补充信息:’'美术部'‘是一个’部门‘。当前的日期是2023-07-31) (备注: )\", we are asked:\n\"术部的用户是\" so we need column = [用户名]\n\"一个’部门‘\" so we need column = [部门]\n\"访问时长小于\" so we need column = [访问时长]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [美术部,1]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [用户名,部门,访问时长,美术部,1]",
"generatedSchemaLinkings": "[用户名,部门,访问时长,美术部,1]"
@@ -66,7 +66,7 @@
{
"question": "内容库pv最高的用户有哪些",
"questionAugmented": "内容库pv最高的用户有哪些 (补充信息:。当前的日期是2023-08-31) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 用户名 FROM 内容库产品 ORDER BY 访问次数 DESC LIMIT 1",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"内容库pv最高的用户有哪些 (补充信息:。当前的日期是2023-08-31) (备注: )\", we are asked:\n\"用户有哪些 (\" so we need column = [用户名]\n\"最高的用户有\" so we need column = [访问次数]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [1]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [用户名,访问次数,1]",
"generatedSchemaLinkings": "[用户名,访问次数,1]"
@@ -74,7 +74,7 @@
{
"question": "近90天袁亚伟播放量平均值是多少",
"questionAugmented": "近90天袁亚伟播放量平均值是多少 (补充信息:’'152789226'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-31) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 艺人库, Columns = [\"播放量层级\", \"播放量单调性\", \"播放量方差\", \"播放量突增类型\", \"播放量集中度\", \"歌手名\", \"歌手等级\", \"歌手类型\", \"歌手来源\", \"MPPM潮流人等级\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"历史累计结算播放量\", \"有播放量歌曲数\", \"历史累计运营播放量\", \"付费用户结算播放量\", \"结算播放量占比\", \"运营播放份额\", \"免费用户结算播放占比\", \"完播量\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 艺人库, Columns = [\"播放量层级\", \"播放量单调性\", \"播放量方差\", \"播放量突增类型\", \"播放量集中度\", \"歌手名\", \"歌手等级\", \"歌手类型\", \"歌手来源\", \"MPPM潮流人等级\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"历史累计结算播放量\", \"有播放量歌曲数\", \"历史累计运营播放量\", \"付费用户结算播放量\", \"结算播放量占比\", \"运营播放份额\", \"免费用户结算播放占比\", \"完播量\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT AVG(结算播放量) FROM 艺人库 WHERE 歌手名 = '袁亚伟' AND datediff('day', 数据日期, '2023-08-31') <= 90 ",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"近90天袁亚伟播放量平均值是多少 (补充信息:’'152789226'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-31) (备注: )\", we are asked:\n\"播放量平均值\" so we need column = [结算播放量]\n\"歌手ID‘。\" so we need column = [歌手名]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [袁亚伟,90,day]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [结算播放量,歌手名,数据日期,袁亚伟,90,day]",
"generatedSchemaLinkings": "[结算播放量,歌手名,数据日期,袁亚伟,90,day]"
@@ -82,7 +82,7 @@
{
"question": "周倩倩近7天结算播放量总和是多少",
"questionAugmented": "周倩倩近7天结算播放量总和是多少 (补充信息:’'199509'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-31) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 艺人库, Columns = [\"播放量层级\", \"播放量单调性\", \"播放量方差\", \"播放量突增类型\", \"播放量集中度\", \"歌手名\", \"歌手等级\", \"歌手类型\", \"歌手来源\", \"MPPM潮流人等级\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"历史累计结算播放量\", \"有播放量歌曲数\", \"历史累计运营播放量\", \"付费用户结算播放量\", \"结算播放量占比\", \"运营播放份额\", \"免费用户结算播放占比\", \"完播量\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 艺人库, Columns = [\"播放量层级\", \"播放量单调性\", \"播放量方差\", \"播放量突增类型\", \"播放量集中度\", \"歌手名\", \"歌手等级\", \"歌手类型\", \"歌手来源\", \"MPPM潮流人等级\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"历史累计结算播放量\", \"有播放量歌曲数\", \"历史累计运营播放量\", \"付费用户结算播放量\", \"结算播放量占比\", \"运营播放份额\", \"免费用户结算播放占比\", \"完播量\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT SUM(结算播放量) FROM 艺人库 WHERE 歌手名 = '周倩倩' AND datediff('day', 数据日期, '2023-08-31') <= 7 ",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"周倩倩近7天结算播放量总和是多少 (补充信息:’'199509'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-31) (备注: )\", we are asked:\n\"结算播放量总\" so we need column = [结算播放量]\n\"歌手ID‘。\" so we need column = [歌手名]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [周倩倩,7,day]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [结算播放量,歌手名,数据日期,周倩倩,7,day]",
"generatedSchemaLinkings": "[结算播放量,歌手名,数据日期,周倩倩,7,day]"
@@ -90,7 +90,7 @@
{
"question": "内容库访问次数大于1k的部门是哪些",
"questionAugmented": "内容库访问次数大于1k的部门是哪些 (补充信息:。当前的日期是2023-09-14) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"部门\", \"模块\", \"用户名\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"访问时长\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"部门\", \"模块\", \"用户名\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"访问时长\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 部门 FROM 内容库产品 WHERE 访问次数 > 1000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"内容库访问次数大于1k的部门是哪些 (补充信息:。当前的日期是2023-09-14) (备注: )\", we are asked:\n\"访问次数大于\" so we need column = [访问次数]\n\"部门是哪些 \" so we need column = [部门]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [1000]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [访问次数,部门,1000]",
"generatedSchemaLinkings": "[访问次数,部门,1000]"
@@ -98,7 +98,7 @@
{
"question": "陈亿训唱的所有的播放量大于20k的孤勇者有哪些",
"questionAugmented": "陈亿训唱的所有的播放量大于20k的孤勇者有哪些 (补充信息:’'199509'‘是一个’MPPM歌手ID‘，’ '1527123'‘是一个’MPPM歌曲ID‘。当前的日期是2023-09-18) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"MPPM歌手ID\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"MPPM歌手ID\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE 结算播放量 > 20000 AND 歌手名 = '陈亿训' AND 歌曲名 = '孤勇者'",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"陈亿训唱的所有的播放量大于20k的孤勇者有哪些 (补充信息:’'199509'‘是一个’MPPM歌手ID‘，’ '1527123'‘是一个’MPPM歌曲ID‘。当前的日期是2023-09-18) (备注: )\", we are asked:\n\"歌曲ID‘。\" so we need column = [歌曲名]\n\"的所有的播放量\" so we need column = [结算播放量]\n\"歌手ID‘，\" so we need column = [歌手名]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [孤勇者,20000,陈亿训]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,结算播放量,歌手名,孤勇者,20000,陈亿训]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,结算播放量,歌手名,孤勇者,20000,陈亿训]"
@@ -106,7 +106,7 @@
{
"question": "周洁轮去年发布的歌曲有哪些",
"questionAugmented": "周洁轮去年发布的歌曲有哪些 (补充信息:’'23109'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-09-18) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE datediff('year', 发布时间, '2023-09-18') <= 1 AND 歌手名 = '周洁轮'",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"周洁轮去年发布的歌曲有哪些 (补充信息:’'23109'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-09-18) (备注: )\", we are asked:\n\"歌曲有哪些 \" so we need column = [歌曲名]\n\"歌手ID‘。\" so we need column = [歌手名]\n\"发布的歌曲有\" so we need column = [发布时间]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [1,周洁轮,year]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,歌手名,发布时间,1,周洁轮,year]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,歌手名,发布时间,1,周洁轮,year]"
@@ -114,7 +114,7 @@
{
"question": "我想要近半年签约的播放量前十的歌手有哪些",
"questionAugmented": "我想要近半年签约的播放量前十的歌手有哪些 (补充信息:。当前的日期是2023-09-11) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 艺人库, Columns = [\"播放量层级\", \"播放量单调性\", \"播放量方差\", \"播放量突增类型\", \"播放量集中度\", \"歌手名\", \"歌手等级\", \"歌手类型\", \"歌手来源\", \"签约日期\", \"MPPM潮流人等级\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"历史累计结算播放量\", \"有播放量歌曲数\", \"历史累计运营播放量\", \"付费用户结算播放量\", \"结算播放量占比\", \"运营播放份额\", \"免费用户结算播放占比\", \"完播量\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 艺人库, Columns = [\"播放量层级\", \"播放量单调性\", \"播放量方差\", \"播放量突增类型\", \"播放量集中度\", \"歌手名\", \"歌手等级\", \"歌手类型\", \"歌手来源\", \"签约日期\", \"MPPM潮流人等级\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"历史累计结算播放量\", \"有播放量歌曲数\", \"历史累计运营播放量\", \"付费用户结算播放量\", \"结算播放量占比\", \"运营播放份额\", \"免费用户结算播放占比\", \"完播量\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌手名 FROM 艺人库 WHERE datediff('year', 签约日期, '2023-09-11') <= 0.5 ORDER BY 结算播放量 DESC LIMIT 10",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"我想要近半年签约的播放量前十的歌手有哪些 (补充信息:。当前的日期是2023-09-11) (备注: )\", we are asked:\n\"歌手有哪些 \" so we need column = [歌手名]\n\"签约的播放量\" so we need column = [结算播放量]\n\"签约的播放量\" so we need column = [签约日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [10,0.5,year]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌手名,结算播放量,签约日期,10,0.5,year]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌手名,结算播放量,签约日期,10,0.5,year]"
@@ -122,7 +122,7 @@
{
"question": "最近一年发行的歌曲中，有哪些在近7天播放超过一千万的",
"questionAugmented": "最近一年发行的歌曲中，有哪些在近7天播放超过一千万的 (补充信息:。当前的日期是2023-08-12) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"发行日期\", \"歌曲语言\", \"歌曲来源\", \"歌曲流派\", \"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"发行时间\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"发行日期\", \"歌曲语言\", \"歌曲来源\", \"歌曲流派\", \"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"发行时间\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE datediff('year', 发行日期, '2023-08-12') <= 1 AND datediff('day', 数据日期, '2023-08-12') <= 7 AND 结算播放量 > 10000000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"最近一年发行的歌曲中，有哪些在近7天播放超过一千万的 (补充信息:。当前的日期是2023-08-12) (备注: )\", we are asked:\n\"的歌曲中，有\" so we need column = [歌曲名]\n\"天播放超过一\" so we need column = [结算播放量]\n\"最近一年发行\" so we need column = [发行日期]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [10000000,1,7,year,day]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,结算播放量,发行日期,数据日期,10000000,1,7,year,day]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,结算播放量,发行日期,数据日期,10000000,1,7,year,day]"
@@ -130,7 +130,7 @@
{
"question": "今年以来发行的歌曲中，有哪些在近7天播放超过一千万的",
"questionAugmented": "今年以来发行的歌曲中，有哪些在近7天播放超过一千万的 (补充信息:。当前的日期是2023-08-12) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"发行日期\", \"歌曲语言\", \"歌曲来源\", \"歌曲流派\", \"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"发行时间\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"发行日期\", \"歌曲语言\", \"歌曲来源\", \"歌曲流派\", \"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"发行时间\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE datediff('year', 发行日期, '2023-08-12') <= 0 AND datediff('day', 数据日期, '2023-08-12') <= 7 AND 结算播放量 > 10000000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"今年以来发行的歌曲中，有哪些在近7天播放超过一千万的 (补充信息:。当前的日期是2023-08-12) (备注: )\", we are asked:\n\"的歌曲中，有\" so we need column = [歌曲名]\n\"天播放超过一\" so we need column = [结算播放量]\n\"年以来发行的\" so we need column = [发行日期]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [10000000,0,7,year,day]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,结算播放量,发行日期,数据日期,10000000,0,7,year,day]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,结算播放量,发行日期,数据日期,10000000,0,7,year,day]"
@@ -138,7 +138,7 @@
{
"question": "2023年以来发行的歌曲中，有哪些在近7天播放超过一千万的",
"questionAugmented": "2023年以来发行的歌曲中，有哪些在近7天播放超过一千万的 (补充信息:’'514129144'‘是一个’MPPM歌曲ID‘。当前的日期是2023-08-12) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"发行日期\", \"歌曲语言\", \"歌曲来源\", \"歌曲流派\", \"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"发行时间\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"发行日期\", \"歌曲语言\", \"歌曲来源\", \"歌曲流派\", \"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"发行时间\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE 发行日期 >= '2023-01-01' AND datediff('day', 数据日期, '2023-08-12') <= 7 AND 结算播放量 > 10000000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"2023年以来发行的歌曲中，有哪些在近7天播放超过一千万的 (补充信息:’'514129144'‘是一个’MPPM歌曲ID‘。当前的日期是2023-08-12) (备注: )\", we are asked:\n\"的歌曲中，有\" so we need column = [歌曲名]\n\"天播放超过一\" so we need column = [结算播放量]\n\"年以来发行的\" so we need column = [发行日期]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [10000000,2023-01-01,7,day]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,结算播放量,发行日期,数据日期,10000000,2023-01-01,7,day]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,结算播放量,发行日期,数据日期,10000000,2023-01-01,7,day]"
@@ -146,7 +146,7 @@
{
"question": "周洁轮2023年6月之后发布的歌曲有哪些",
"questionAugmented": "周洁轮2023年6月之后发布的歌曲有哪些 (补充信息:’'23109'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-01) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE 发布时间 >= '2023-06-01' AND 歌手名 = '周洁轮'",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"周洁轮2023年6月之后发布的歌曲有哪些 (补充信息:’'23109'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-01) (备注: )\", we are asked:\n\"歌曲有哪些 \" so we need column = [歌曲名]\n\"歌手ID‘。\" so we need column = [歌手名]\n\"月之后发布的\" so we need column = [发布时间]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [2023-06-01,周洁轮]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,歌手名,发布时间,2023-06-01,周洁轮]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,歌手名,发布时间,2023-06-01,周洁轮]"
@@ -154,7 +154,7 @@
{
"question": "邓梓琦在2023年1月5日之后发布的歌曲中，有哪些播放量大于500W的？",
"questionAugmented": "邓梓琦在2023年1月5日之后发布的歌曲中，有哪些播放量大于500W的？ (补充信息:’'2312311'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-01) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE 发布时间 >= '2023-01-05' AND 歌手名 = '邓梓琦' AND 结算播放量 > 5000000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"邓梓琦在2023年1月5日之后发布的歌曲中，有哪些播放量大于500W的？ (补充信息:’'2312311'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-01) (备注: )\", we are asked:\n\"的歌曲中，有\" so we need column = [歌曲名]\n\"中，有哪些播放量\" so we need column = [结算播放量]\n\"歌手ID‘。\" so we need column = [歌手名]\n\"日之后发布的\" so we need column = [发布时间]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [5000000,2023-01-05,邓梓琦]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,结算播放量,歌手名,发布时间,5000000,2023-01-05,邓梓琦]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,结算播放量,歌手名,发布时间,5000000,2023-01-05,邓梓琦]"
@@ -162,7 +162,7 @@
{
"question": "2023年6月以后，张亮英播放量大于200万的歌曲有哪些？",
"questionAugmented": "2023年6月以后，张亮英播放量大于200万的歌曲有哪些？ (补充信息:’'45453'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-09-17) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE 数据日期 >= '2023-06-01' AND 歌手名 = '张亮英' AND 结算播放量 > 2000000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"2023年6月以后，张亮英播放量大于200万的歌曲有哪些？ (补充信息:’'45453'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-09-17) (备注: )\", we are asked:\n\"的歌曲有哪些？ (\" so we need column = [歌曲名]\n\"后，张亮英播放量大\" so we need column = [结算播放量]\n\"歌手ID‘。\" so we need column = [歌手名]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [2000000,2023-06-01,张亮英]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,结算播放量,歌手名,数据日期,2000000,2023-06-01,张亮英]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,结算播放量,歌手名,数据日期,2000000,2023-06-01,张亮英]"
@@ -170,7 +170,7 @@
{
"question": "2021年6月以后发布的李雨纯的播放量大于20万的歌曲有哪些",
"questionAugmented": "2021年6月以后发布的李雨纯的播放量大于20万的歌曲有哪些 (补充信息:’'23109'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-16) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE 发布时间 >= '2021-06-01' AND 歌手名 = '李雨纯' AND 结算播放量 > 200000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"2021年6月以后发布的李雨纯的播放量大于20万的歌曲有哪些 (补充信息:’'23109'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-16) (备注: )\", we are asked:\n\"歌曲有哪些 \" so we need column = [歌曲名]\n\"的播放量大于\" so we need column = [结算播放量]\n\"歌手ID‘。\" so we need column = [歌手名]\n\"月以后发布的\" so we need column = [发布时间]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [200000,2021-06-01,李雨纯]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,结算播放量,歌手名,发布时间,200000,2021-06-01,李雨纯]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,结算播放量,歌手名,发布时间,200000,2021-06-01,李雨纯]"
@@ -178,7 +178,7 @@
{
"question": "刘锝桦在1992年4月2日到2020年5月2日之间发布的播放量大于20万的歌曲有哪些",
"questionAugmented": "刘锝桦在1992年4月2日到2020年5月2日之间发布的播放量大于20万的歌曲有哪些 (补充信息:’'4234234'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-16) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲名\", \"歌曲版本\", \"歌手名\", \"歌曲类型\", \"发布时间\", \"MPPM歌曲ID\", \"是否严选窄口径歌曲\", \"是否严选宽口径歌曲\", \"是否潮流人歌曲\", \"超声波歌曲ID\", \"C音歌曲ID\", \"C音歌曲MID\", \"结算播放量\", \"运营播放量\", \"分享量\", \"收藏量\", \"运营搜播量\", \"结算搜播量\", \"拉新用户数\", \"拉活用户数\", \"分享率\", \"结算播放份额\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 歌曲名 FROM 歌曲库 WHERE 发布时间 >= '1992-04-02' AND 发布时间 <= '2020-05-02' AND 歌手名 = '刘锝桦' AND 结算播放量 > 200000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"刘锝桦在1992年4月2日到2020年5月2日之间发布的播放量大于20万的歌曲有哪些 (补充信息:’'4234234'‘是一个’MPPM歌手ID‘。当前的日期是2023-08-16) (备注: )\", we are asked:\n\"歌曲有哪些 \" so we need column = [歌曲名]\n\"发布的播放量\" so we need column = [结算播放量]\n\"歌手ID‘。\" so we need column = [歌手名]\n\"日之间发布的\" so we need column = [发布时间]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [200000,刘锝桦,1992-04-02,2020-05-02]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [歌曲名,结算播放量,歌手名,发布时间,200000,刘锝桦,1992-04-02,2020-05-02]",
"generatedSchemaLinkings": "[歌曲名,结算播放量,歌手名,发布时间,200000,刘锝桦,1992-04-02,2020-05-02]"
@@ -186,7 +186,7 @@
{
"question": "内容库近30天访问次数的平均数",
"questionAugmented": "内容库近30天访问次数的平均数 (补充信息:。当前的日期是2023-09-04) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT AVG(访问次数) FROM 内容库产品 WHERE datediff('day', 数据日期, '2023-09-04') <= 30 ",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"内容库近30天访问次数的平均数 (补充信息:。当前的日期是2023-09-04) (备注: )\", we are asked:\n\"访问次数的平均数\" so we need column = [访问次数]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [30,day]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [访问次数,数据日期,30,day]",
"generatedSchemaLinkings": "[访问次数,数据日期,30,day]"
@@ -194,7 +194,7 @@
{
"question": "内容库近半年哪个月的访问次数汇总最高",
"questionAugmented": "内容库近半年哪个月的访问次数汇总最高 (补充信息:。当前的日期是2023-09-04) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT MONTH(数据日期), SUM(访问次数) FROM 内容库产品 WHERE datediff('year', 数据日期, '2023-09-04') <= 0.5 GROUP BY MONTH(数据日期) ORDER BY SUM(访问次数) DESC LIMIT 1",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"内容库近半年哪个月的访问次数汇总最高 (补充信息:。当前的日期是2023-09-04) (备注: )\", we are asked:\n\"的访问次数汇总\" so we need column = [访问次数]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [1,0.5,year]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [访问次数,数据日期,1,0.5,year]",
"generatedSchemaLinkings": "[访问次数,数据日期,1,0.5,year]"
@@ -202,7 +202,7 @@
{
"question": "内容库近半年每个月的平均访问次数",
"questionAugmented": "内容库近半年每个月的平均访问次数 (补充信息:。当前的日期是2023-09-04) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT MONTH(数据日期), AVG(访问次数) FROM 内容库产品 WHERE datediff('year', 数据日期, '2023-09-04') <= 0.5 GROUP BY MONTH(数据日期)",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"内容库近半年每个月的平均访问次数 (补充信息:。当前的日期是2023-09-04) (备注: )\", we are asked:\n\"访问次数 (\" so we need column = [访问次数]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [0.5,year]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [访问次数,数据日期,0.5,year]",
"generatedSchemaLinkings": "[访问次数,数据日期,0.5,year]"
@@ -210,7 +210,7 @@
{
"question": "内容库 按部门统计访问次数 top10 的部门",
"questionAugmented": "内容库 按部门统计访问次数 top10 的部门 (补充信息:。当前的日期是2023-09-10) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 部门, SUM(访问次数) FROM 内容库产品 GROUP BY 部门 ORDER BY SUM(访问次数) DESC LIMIT 10",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"内容库 按部门统计访问次数 top10 的部门 (补充信息:。当前的日期是2023-09-10) (备注: )\", we are asked:\n\"计访问次数 \" so we need column = [访问次数]\n\" 的部门 (\" so we need column = [部门]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [10]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [访问次数,部门,10]",
"generatedSchemaLinkings": "[访问次数,部门,10]"
@@ -218,7 +218,7 @@
{
"question": "超音速 近7个月，月度总访问量超过 2万的月份",
"questionAugmented": "超音速 近7个月，月度总访问量超过 2万的月份 (补充信息:。当前的日期是2023-09-10) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 内容库产品, Columns = [\"用户名\", \"部门\", \"模块\", \"访问时长\", \"访问次数\", \"访问人数\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT MONTH(数据日期) FROM 内容库产品 WHERE datediff('month', 数据日期, '2023-09-10') <= 7 GROUP BY MONTH(数据日期) HAVING SUM(访问次数) > 20000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"超音速 近7个月，月度总访问量超过 2万的月份 (补充信息:。当前的日期是2023-09-10) (备注: )\", we are asked:\n\"访问量超过 \" so we need column = [访问次数]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [7,20000,month]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [访问次数,数据日期,7,20000,month]",
"generatedSchemaLinkings": "[访问次数,数据日期,7,20000,month]"
@@ -226,7 +226,7 @@
{
"question": "2022年7月到2023年7月之间发布到歌曲，按播放量取top 100，再按月粒度来统计近1年的运营播放量",
"questionAugmented": "2022年7月到2023年7月之间发布到歌曲，按播放量取top 100，再按月粒度来统计近1年的运营播放量 (补充信息:。当前的日期是2023-09-10) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲语言\", \"歌曲来源\", \"运营播放量\", \"播放量\", \"歌曲名\", \"结算播放量\", \"专辑名\", \"发布日期\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲语言\", \"歌曲来源\", \"运营播放量\", \"播放量\", \"歌曲名\", \"结算播放量\", \"专辑名\", \"发布日期\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT MONTH(数据日期), SUM(运营播放量) FROM (SELECT 数据日期, 运营播放量 FROM 歌曲库 WHERE 发布日期 >= '2022-07-01' AND 发布日期 <= '2023-07-01' ORDER BY 播放量 DESC LIMIT 100) t WHERE datediff('year', 数据日期, '2023-09-10') <= 1 GROUP BY MONTH(数据日期)",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"2022年7月到2023年7月之间发布到歌曲，按播放量取top 100，再按月粒度来统计近1年的运营播放量 (补充信息:。当前的日期是2023-09-10) (备注: )\", we are asked:\n\"月之间发布到\" so we need column = [发布日期]\n\"运营播放量 \" so we need column = [播放量]\n\"运营播放量 \" so we need column = [运营播放量]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [1,year,100,2022-07-01,2023-07-01]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [发布日期,播放量,运营播放量,数据日期,1,year,100,2022-07-01,2023-07-01]",
"generatedSchemaLinkings": "[发布日期,播放量,运营播放量,数据日期,1,year,100,2022-07-01,2023-07-01]"
@@ -234,7 +234,7 @@
{
"question": "2022年7月到2023年7月之间发布到歌曲，按播放量取top100，再按月粒度来统计近1年的运营播放量之和，筛选出其中运营播放量之和大于2k的月份",
"questionAugmented": "2022年7月到2023年7月之间发布到歌曲，按播放量取top100，再按月粒度来统计近1年的运营播放量之和，筛选出其中运营播放量之和大于2k的月份 (补充信息:。当前的日期是2023-09-10) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲语言\", \"歌曲来源\", \"运营播放量\", \"播放量\", \"歌曲名\", \"结算播放量\", \"专辑名\", \"发布日期\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 歌曲库, Columns = [\"歌曲语言\", \"歌曲来源\", \"运营播放量\", \"播放量\", \"歌曲名\", \"结算播放量\", \"专辑名\", \"发布日期\", \"歌曲版本\", \"歌曲类型\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT MONTH(数据日期), SUM(运营播放量) FROM (SELECT 数据日期, 运营播放量 FROM 歌曲库 WHERE 发布日期 >= '2022-07-01' AND 发布日期 <= '2023-07-01' ORDER BY 播放量 DESC LIMIT 100) t WHERE datediff('year', 数据日期, '2023-09-10') <= 1 GROUP BY MONTH(数据日期) HAVING SUM(运营播放量) > 2000",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"2022年7月到2023年7月之间发布到歌曲，按播放量取top100，再按月粒度来统计近1年的运营播放量之和，筛选出其中运营播放量之和大于2k的月份 (补充信息:。当前的日期是2023-09-10) (备注: )\", we are asked:\n\"月之间发布到\" so we need column = [发布日期]\n\"播放量之和，\" so we need column = [播放量]\n\"运营播放量之\" so we need column = [运营播放量]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [1,2000,year,100,2022-07-01,2023-07-01]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [发布日期,播放量,运营播放量,数据日期,1,2000,year,100,2022-07-01,2023-07-01]",
"generatedSchemaLinkings": "[发布日期,播放量,运营播放量,数据日期,1,2000,year,100,2022-07-01,2023-07-01]"
@@ -242,7 +242,7 @@
{
"question": "今年智能机在哪个国家的销量之和最高",
"questionAugmented": "今年智能机在哪个国家的销量之和最高 (补充信息:’'智能机'‘是一个’机型类别‘。当前的日期是2023-11-01) (备注: )",
"dbSchema": "Table: 营销月模型, Columns = [\"国家中文名\", \"机型类别\", \"销量\", \"数据日期\"]\nForeign_keys: []",
"dbSchema": "Table: 营销月模型, Columns = [\"国家中文名\", \"机型类别\", \"销量\", \"数据日期\"]",
"sql": "SELECT 国家中文名, SUM(销量) FROM 营销月模型 WHERE 机型类别 = '智能机' AND 数据日期 >= '2023-01-01' AND 数据日期 <= '2023-11-01' GROUP BY 国家中文名 ORDER BY sum(销量) DESC LIMIT 1",
"generatedSchemaLinkingCoT": "Let’s think step by step. In the question \"今年智能机在哪个国家的销量之和最高 (补充信息:’'智能机'‘是一个’机型类别‘。当前的日期是2023-11-01) (备注: )\", we are asked:\n\"国家的销量之和\" so we need column = [国家中文名]\n\"个国家的销量\" so we need column = [销量]\n\"’机型类别‘\" so we need column = [机型类别]\n\"当前的日期是\" so we need column = [数据日期]\nBased on the tables, columns, and Foreign_keys, The set of possible cell values are = [1,2023-11-01,智能机,2023-01-01]. So the Schema_links are:\nSchema_links: [国家中文名,销量,机型类别,数据日期,1,2023-11-01,智能机,2023-01-01]",
"generatedSchemaLinkings": "[国家中文名,销量,机型类别,数据日期,1,2023-11-01,智能机,2023-01-01]"