topdog/supersonic
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(improvement) improve evalution accuracy (#727)

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2024-02-19 17:31:38 +08:00
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chat/core/src/main/java/com/tencent/supersonic/chat/core/corrector/BaseSemanticCorrector.java
View File

@@ -77,7 +77,7 @@ public abstract class BaseSemanticCorrector implements SemanticCorrector {
protected void addFieldsToSelect(SemanticParseInfo semanticParseInfo, String correctS2SQL) { protected void addFieldsToSelect(SemanticParseInfo semanticParseInfo, String correctS2SQL) {
Set<String> selectFields = new HashSet<>(SqlSelectHelper.getSelectFields(correctS2SQL)); Set<String> selectFields = new HashSet<>(SqlSelectHelper.getSelectFields(correctS2SQL));
Set<String> needAddFields = new HashSet<>(SqlSelectHelper.getGroupByFields(correctS2SQL)); Set<String> needAddFields = new HashSet<>(SqlSelectHelper.getGroupByFields(correctS2SQL));
needAddFields.addAll(SqlSelectHelper.getOrderByFields(correctS2SQL)); //needAddFields.addAll(SqlSelectHelper.getOrderByFields(correctS2SQL));
// If there is no aggregate function in the S2SQL statement and // If there is no aggregate function in the S2SQL statement and
// there is a data field in 'WHERE' statement, add the field to the 'SELECT' statement. // there is a data field in 'WHERE' statement, add the field to the 'SELECT' statement.

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chat/core/src/main/java/com/tencent/supersonic/chat/core/corrector/GroupByCorrector.java
View File

@@ -5,13 +5,21 @@ import com.tencent.supersonic.chat.api.pojo.SemanticSchema;
import com.tencent.supersonic.chat.api.pojo.response.SqlInfo; import com.tencent.supersonic.chat.api.pojo.response.SqlInfo;
import com.tencent.supersonic.chat.core.pojo.QueryContext; import com.tencent.supersonic.chat.core.pojo.QueryContext;
import com.tencent.supersonic.common.pojo.enums.TimeDimensionEnum; import com.tencent.supersonic.common.pojo.enums.TimeDimensionEnum;
import com.tencent.supersonic.common.util.ContextUtils;
import com.tencent.supersonic.common.util.jsqlparser.SqlAddHelper; import com.tencent.supersonic.common.util.jsqlparser.SqlAddHelper;
import com.tencent.supersonic.common.util.jsqlparser.SqlSelectHelper; import com.tencent.supersonic.common.util.jsqlparser.SqlSelectHelper;
import com.tencent.supersonic.headless.api.pojo.Dim;
import com.tencent.supersonic.headless.api.pojo.response.ModelResp;
import com.tencent.supersonic.headless.api.pojo.response.ViewResp;
import com.tencent.supersonic.headless.server.pojo.MetaFilter;
import com.tencent.supersonic.headless.server.service.ModelService;
import com.tencent.supersonic.headless.server.service.ViewService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.util.CollectionUtils; import org.springframework.util.CollectionUtils;
import java.util.HashSet; import java.util.HashSet;
import java.util.List; import java.util.List;
import java.util.Objects;
import java.util.Set; import java.util.Set;
import java.util.stream.Collectors; import java.util.stream.Collectors;
@@ -23,11 +31,35 @@ public class GroupByCorrector extends BaseSemanticCorrector {
@Override @Override
public void doCorrect(QueryContext queryContext, SemanticParseInfo semanticParseInfo) { public void doCorrect(QueryContext queryContext, SemanticParseInfo semanticParseInfo) {
Boolean addGroupBy = addGroupBy(queryContext, semanticParseInfo);
log.info("addGroupBy:{}", addGroupBy);
if (!addGroupBy) {
return;
}
addGroupByFields(queryContext, semanticParseInfo); addGroupByFields(queryContext, semanticParseInfo);
} }
private Boolean addGroupBy(QueryContext queryContext, SemanticParseInfo semanticParseInfo) {
Long viewId = semanticParseInfo.getViewId();
ViewService viewService = ContextUtils.getBean(ViewService.class);
ModelService modelService = ContextUtils.getBean(ModelService.class);
ViewResp viewResp = viewService.getView(viewId);
List<Long> modelIds = viewResp.getViewDetail().getViewModelConfigs().stream().map(config -> config.getId()
).collect(Collectors.toList());
MetaFilter metaFilter = new MetaFilter(modelIds);
List<ModelResp> modelRespList = modelService.getModelList(metaFilter);
for (ModelResp modelResp : modelRespList) {
List<Dim> dimList = modelResp.getModelDetail().getDimensions();
for (Dim dim : dimList) {
if (Objects.nonNull(dim.getTypeParams()) && dim.getTypeParams().getTimeGranularity().equals("none")) {
return false;
}
}
}
return true;
}
private void addGroupByFields(QueryContext queryContext, SemanticParseInfo semanticParseInfo) { private void addGroupByFields(QueryContext queryContext, SemanticParseInfo semanticParseInfo) {
Long viewId = semanticParseInfo.getViewId(); Long viewId = semanticParseInfo.getViewId();
//add dimension group by //add dimension group by

2
chat/core/src/main/java/com/tencent/supersonic/chat/core/corrector/HavingCorrector.java
View File

@@ -27,7 +27,7 @@ public class HavingCorrector extends BaseSemanticCorrector {
addHaving(queryContext, semanticParseInfo); addHaving(queryContext, semanticParseInfo);
//add having expression filed to select //add having expression filed to select
addHavingToSelect(semanticParseInfo); //addHavingToSelect(semanticParseInfo);
} }

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common/src/main/java/com/tencent/supersonic/common/util/jsqlparser/SqlSelectHelper.java
View File

@@ -484,7 +484,15 @@ public class SqlSelectHelper {
SelectBody selectBody = selectStatement.getSelectBody(); SelectBody selectBody = selectStatement.getSelectBody();
if (selectBody instanceof PlainSelect) { if (selectBody instanceof PlainSelect) {
PlainSelect plainSelect = (PlainSelect) selectBody; PlainSelect plainSelect = (PlainSelect) selectBody;
if (plainSelect.getFromItem() instanceof Table) {
return (Table) plainSelect.getFromItem(); return (Table) plainSelect.getFromItem();
}
if (plainSelect.getFromItem() instanceof SubSelect) {
SubSelect subSelect = (SubSelect) plainSelect.getFromItem();
return getTable(subSelect.getSelectBody().toString());
}
} else if (selectBody instanceof SetOperationList) { } else if (selectBody instanceof SetOperationList) {
SetOperationList setOperationList = (SetOperationList) selectBody; SetOperationList setOperationList = (SetOperationList) selectBody;
if (!CollectionUtils.isEmpty(setOperationList.getSelects())) { if (!CollectionUtils.isEmpty(setOperationList.getSelects())) {

2
evaluation/README_CN.md
View File

@@ -5,4 +5,4 @@
# 评测意义 # 评测意义
制定评估工具方便supersonic快速对接其他模型、更改参数配置，对于提示词或代码更改的影响至关重要，可以帮助我们了解这些变化是否会提高或降低准确率、响应速度。 制定评测工具方便supersonic快速对接其他大模型、更改参数配置，对于评估提示词、代码更改所带来的影响至关重要，可以帮助我们了解这些变化是否会提高或降低准确率、响应速度。

2
evaluation/build_models.py
View File

@@ -9,7 +9,7 @@ import jwt
def get_authorization(): def get_authorization():
exp = time.time() + 1000 exp = time.time() + 100000
token= jwt.encode({"token_user_name": "admin","exp": exp}, "secret", algorithm="HS512") token= jwt.encode({"token_user_name": "admin","exp": exp}, "secret", algorithm="HS512")
return "Bearer "+token return "Bearer "+token

4
evaluation/build_pred_result.py
View File

@@ -25,7 +25,7 @@ def get_pred_sql(query,url,agentId,chatId,authorization,default_sql):
header["Authorization"] =authorization header["Authorization"] =authorization
try: try:
result = requests.post(url=url, headers=header, json=data) result = requests.post(url=url, headers=header, json=data)
print(result.json()) #print(result.json())
print(result.json()["traceId"]) print(result.json()["traceId"])
if result.status_code == 200: if result.status_code == 200:
data = result.json()["data"] data = result.json()["data"]
@@ -68,7 +68,7 @@ def get_pred_result():
for i in range(0,len(questions)): for i in range(0,len(questions)):
pred_sql=get_pred_sql(questions[i],url,agent_id,chat_id,authorization,default_sql) pred_sql=get_pred_sql(questions[i],url,agent_id,chat_id,authorization,default_sql)
pred_sql_list.append(pred_sql) pred_sql_list.append(pred_sql)
time.sleep(30) time.sleep(60)
write_sql(pred_sql_path, pred_sql_list) write_sql(pred_sql_path, pred_sql_list)
if __name__ == "__main__": if __name__ == "__main__":

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evaluation/build_tables.py
View File

@@ -56,10 +56,10 @@ def build_internet(path,day):
VALUES (?, ?, ?,?, ?, ?,?) VALUES (?, ?, ?,?, ?, ?,?)
''' '''
data = [ data = [
(imp_date,"item_enterprise_13_136","阿里云","2009年9月10日","item_enterprise_13_134","张勇",50000000), (imp_date,"item_enterprise_13_136","阿里云","2009年9月10日","item_enterprise_13_132","张勇",50000000),
(imp_date,"item_enterprise_13_137","天猫","2012年1月11日","item_enterprise_13_134","张勇",100000000), (imp_date,"item_enterprise_13_137","天猫","2012年1月11日","item_enterprise_13_132","张勇",100000000),
(imp_date,"item_enterprise_13_138","腾讯游戏","2003","item_enterprise_13_131","马化腾",50000000), (imp_date,"item_enterprise_13_138","腾讯游戏","2003","item_enterprise_13_133","马化腾",50000000),
(imp_date,"item_enterprise_13_139","度小满","2018","item_enterprise_13_132","朱光",100000000), (imp_date,"item_enterprise_13_139","度小满","2018","item_enterprise_13_131","朱光",100000000),
(imp_date,"item_enterprise_13_140","京东金融","2017","item_enterprise_13_134","刘强东",100000000) (imp_date,"item_enterprise_13_140","京东金融","2017","item_enterprise_13_134","刘强东",100000000)
] ]
cursor.executemany(insert_data_query, data) cursor.executemany(insert_data_query, data)
@@ -83,10 +83,10 @@ def build_internet(path,day):
''' '''
data = [ data = [
(imp_date,"item_enterprise_13_131","item_enterprise_13_139",0.1,0.1,0.3), (imp_date,"item_enterprise_13_131","item_enterprise_13_139",0.1,0.1,0.3),
(imp_date,"item_enterprise_13_134","item_enterprise_13_138",0.8,0.8,0.6), (imp_date,"item_enterprise_13_133","item_enterprise_13_138",0.8,0.8,0.6),
(imp_date,"item_enterprise_13_135","item_enterprise_13_139",0.8,0.8,0.6), (imp_date,"item_enterprise_13_134","item_enterprise_13_140",0.8,0.8,0.6),
(imp_date,"item_enterprise_13_131","item_enterprise_13_137",0.8,0.8,0.6), (imp_date,"item_enterprise_13_132","item_enterprise_13_137",0.8,0.8,0.6),
(imp_date,"item_enterprise_13_135","item_enterprise_13_137",0.1,0.1,0.3) (imp_date,"item_enterprise_13_132","item_enterprise_13_136",0.1,0.1,0.3)
] ]
cursor.executemany(insert_data_query, data) cursor.executemany(insert_data_query, data)
conn.commit() conn.commit()
@@ -113,7 +113,7 @@ def build_internet(path,day):
(imp_date, "2019", "item_enterprise_13_136", 100000000000, 50000000000, 1, 0.5), (imp_date, "2019", "item_enterprise_13_136", 100000000000, 50000000000, 1, 0.5),
(imp_date, "2018", "item_enterprise_13_137", 100000000000, 50000000000, 1, -0.1), (imp_date, "2018", "item_enterprise_13_137", 100000000000, 50000000000, 1, -0.1),
(imp_date, "2018", "item_enterprise_13_139", 500000000, 50000000000, 0.1, 0.5), (imp_date, "2018", "item_enterprise_13_139", 500000000, 50000000000, 0.1, 0.5),
(imp_date, "2018", "item_enterprise_13_138", 100000000000, -300000000, 0.1, 0.5) (imp_date, "2018", "item_enterprise_13_140", 100000000000, -300000000, 0.1, 0.5)
] ]
cursor.executemany(insert_data_query, data) cursor.executemany(insert_data_query, data)
conn.commit() conn.commit()

8
evaluation/data/gold_example_dusql.txt
View File

@@ -38,10 +38,6 @@ SELECT T1.brand_name, T2.company_name, T1.registered_capital, T2.headquarter_add
SELECT T1.brand_name, T2.company_name, T1.legal_representative, T2.headquarter_address FROM brand AS T1 JOIN company AS T2 ON T1.company_id = T2.company_id internet SELECT T1.brand_name, T2.company_name, T1.legal_representative, T2.headquarter_address FROM brand AS T1 JOIN company AS T2 ON T1.company_id = T2.company_id internet
SELECT T2.company_name, T2.headquarter_address FROM company_revenue AS T1 JOIN company AS T2 ON T1.company_id = T2.company_id internet SELECT T2.company_name, T2.headquarter_address FROM company_revenue AS T1 JOIN company AS T2 ON T1.company_id = T2.company_id internet
SELECT T2.company_name, T2.annual_turnover FROM company_revenue AS T1 JOIN company AS T2 ON T1.company_id = T2.company_id internet SELECT T2.company_name, T2.annual_turnover FROM company_revenue AS T1 JOIN company AS T2 ON T1.company_id = T2.company_id internet
SELECT T3.company_name, T3.headquarter_address, T2.brand_name, T1.revenue FROM company_brand_revenue AS T1 JOIN brand AS T2 JOIN company AS T3 ON T1.brand_id = T2.brand_id AND T2.company_id = T3.company_id internet
SELECT T3.company_name, T3.annual_turnover, T2.brand_name, T1.revenue FROM company_brand_revenue AS T1 JOIN brand AS T2 JOIN company AS T3 ON T1.brand_id = T2.brand_id AND T2.company_id = T3.company_id internet
SELECT T3.company_name, T2.brand_name, T2.legal_representative, T1.revenue FROM company_brand_revenue AS T1 JOIN brand AS T2 JOIN company AS T3 ON T1.brand_id = T2.brand_id AND T2.company_id = T3.company_id internet
SELECT T3.company_name, T2.brand_name, T1.revenue FROM company_brand_revenue AS T1 JOIN brand AS T2 JOIN company AS T3 ON T1.brand_id = T2.brand_id AND T2.company_id = T3.company_id internet
SELECT T2.company_name, T2.headquarter_address, T1.legal_representative FROM brand AS T1 JOIN company AS T2 ON T1.company_id = T2.company_id WHERE T1.registered_capital >= 100000000 internet SELECT T2.company_name, T2.headquarter_address, T1.legal_representative FROM brand AS T1 JOIN company AS T2 ON T1.company_id = T2.company_id WHERE T1.registered_capital >= 100000000 internet
SELECT T2.company_name, T2.headquarter_address, T1.legal_representative FROM brand AS T1 JOIN company AS T2 ON T1.company_id = T2.company_id WHERE T1.registered_capital < 100000000 internet SELECT T2.company_name, T2.headquarter_address, T1.legal_representative FROM brand AS T1 JOIN company AS T2 ON T1.company_id = T2.company_id WHERE T1.registered_capital < 100000000 internet
SELECT T2.company_name, T2.headquarter_address, T1.legal_representative FROM brand AS T1 JOIN company AS T2 ON T1.company_id = T2.company_id WHERE T1.registered_capital > 100000000 internet SELECT T2.company_name, T2.headquarter_address, T1.legal_representative FROM brand AS T1 JOIN company AS T2 ON T1.company_id = T2.company_id WHERE T1.registered_capital > 100000000 internet
@@ -98,3 +94,7 @@ SELECT T2.legal_representative, T2.brand_name, sum(T1.revenue) FROM company_bran
SELECT T2.legal_representative, T2.brand_name, max(T1.revenue) FROM company_brand_revenue AS T1 JOIN brand AS T2 ON T1.brand_id = T2.brand_id GROUP BY T1.brand_id internet SELECT T2.legal_representative, T2.brand_name, max(T1.revenue) FROM company_brand_revenue AS T1 JOIN brand AS T2 ON T1.brand_id = T2.brand_id GROUP BY T1.brand_id internet
SELECT T2.headquarter_address, T2.company_name, sum(T1.registered_capital) FROM brand AS T1 JOIN company AS T2 ON T1.company_id = T2.company_id GROUP BY T1.company_id internet SELECT T2.headquarter_address, T2.company_name, sum(T1.registered_capital) FROM brand AS T1 JOIN company AS T2 ON T1.company_id = T2.company_id GROUP BY T1.company_id internet
SELECT T2.headquarter_address, T2.company_name, max(T1.registered_capital) FROM brand AS T1 JOIN company AS T2 ON T1.company_id = T2.company_id GROUP BY T1.company_id internet SELECT T2.headquarter_address, T2.company_name, max(T1.registered_capital) FROM brand AS T1 JOIN company AS T2 ON T1.company_id = T2.company_id GROUP BY T1.company_id internet
select T2.headquarter_address , T2.company_name, min(T1.registered_capital) from brand as T1 join company as T2 on T1.company_id = T2.company_id group by T1.company_id internet
select T2.headquarter_address , T2.company_name, avg(T1.registered_capital) from brand as T1 join company as T2 on T1.company_id = T2.company_id group by T1.company_id internet
select T2.headquarter_address , T2.company_name from company_revenue as T1 join company as T2 on T1.company_id = T2.company_id group by T1.company_id having sum(T1.revenue_proportion) > 0.5 internet
select T2.headquarter_address , T2.company_name from company_revenue as T1 join company as T2 on T1.company_id = T2.company_id group by T1.company_id having count(*) > 5 internet

30
evaluation/data/internet.txt
View File

@@ -2,9 +2,9 @@
在各公司所有品牌收入排名中，给出每一个品牌，其所在公司以及收入占该公司的总收入比例 在各公司所有品牌收入排名中，给出每一个品牌，其所在公司以及收入占该公司的总收入比例
在各公司所有品牌收入排名中，给出每一个品牌和其法人，其所在公司以及收入占该公司的总收入比例 在各公司所有品牌收入排名中，给出每一个品牌和其法人，其所在公司以及收入占该公司的总收入比例
在各公司所有品牌收入排名中，给出每一个品牌，其所在公司以及收入占该公司的总收入比例，同时给出该公司总部所在地 在各公司所有品牌收入排名中，给出每一个品牌，其所在公司以及收入占该公司的总收入比例，同时给出该公司总部所在地
在公司各品牌收入排名的利润占比最多10%时，给出公司的名称品牌的名称并给出公司各品牌收入排名的营收占比 在公司各品牌收入排名的利润占比最多0.1时，给出公司的名称品牌的名称并给出公司各品牌收入排名的营收占比
在公司各品牌收入排名的利润占比小于10%时，给出公司的名称品牌的名称并给出公司各品牌收入排名的营收占比 在公司各品牌收入排名的利润占比小于0.1时，给出公司的名称品牌的名称并给出公司各品牌收入排名的营收占比
在公司各品牌收入排名的利润占比不止10%时，给出公司的名称品牌的名称并给出公司各品牌收入排名的营收占比 在公司各品牌收入排名的利润占比不止0.1时，给出公司的名称品牌的名称并给出公司各品牌收入排名的营收占比
注册资本不小于1亿的品牌中，哪个品牌的平均营收占比最大？并给出它的法定代表人 注册资本不小于1亿的品牌中，哪个品牌的平均营收占比最大？并给出它的法定代表人
注册资本大于1亿的品牌中，哪5个品牌收入最少？并给出它们的法定代表人 注册资本大于1亿的品牌中，哪5个品牌收入最少？并给出它们的法定代表人
找到注册资本少于一个亿的品牌及其法人，并给出对应公司的平均营收占比 找到注册资本少于一个亿的品牌及其法人，并给出对应公司的平均营收占比
@@ -12,17 +12,17 @@
给出注册资本不超过一亿的的品牌及其法人，并给出对应的公司的总营收占比 给出注册资本不超过一亿的的品牌及其法人，并给出对应的公司的总营收占比
给出注册资本少于一亿的品牌及其法人，并给出对应的公司的最大营收占比 给出注册资本少于一亿的品牌及其法人，并给出对应的公司的最大营收占比
给出注册资本不超过1亿的品牌及其法人，并找出对应的公司的最大营收占比 给出注册资本不超过1亿的品牌及其法人，并找出对应的公司的最大营收占比
在注册资本超过一亿的公司中，给出公司各品牌收入品牌的平均营收占比正好50%的品牌及其法人 在注册资本超过一亿的公司中，给出公司各品牌收入品牌的平均营收占比正好0.5的品牌及其法人
在注册资本不超过一亿的公司中，给出个品牌收入排名五的品牌及其法人 在注册资本不超过一亿的公司中，给出个品牌收入排名五的品牌及其法人
在各品牌收入在公司排名中，当品牌的注册资本不大于1亿时，给出公司各品牌收入排名的支出占比的平均值小于等于45%的那些品牌的名称以及公司各品牌收入排名的营收占比的平均值 在各品牌收入在公司排名中，当品牌的注册资本不大于1亿时，给出公司各品牌收入排名的支出占比的平均值小于等于0.45的那些品牌的名称以及公司各品牌收入排名的营收占比的平均值
在各品牌收入在公司排名中，当品牌的注册资本小于1亿时，给出公司各品牌收入排名数量小于等于5的那些品牌的名称以及公司各品牌收入排名的营收占比的最小值 在各品牌收入在公司排名中，当品牌的注册资本小于1亿时，给出公司各品牌收入排名数量小于等于5的那些品牌的名称以及公司各品牌收入排名的营收占比的最小值
在各品牌收入在公司排名中，给出每个品牌的名称，品牌的法定代表人，以及公司各品牌收入排名的营收占比的平均值 在各品牌收入在公司排名中，给出每个品牌的名称，品牌的法定代表人，以及公司各品牌收入排名的营收占比的平均值
在各品牌收入在公司排名中，给出每个品牌的名称，品牌的法定代表人，以及公司各品牌收入排名的营收占比的最小值 在各品牌收入在公司排名中，给出每个品牌的名称，品牌的法定代表人，以及公司各品牌收入排名的营收占比的最小值
在各品牌收入在公司排名中，给出每个品牌的名称，品牌的法定代表人，以及公司各品牌收入排名的营收占比的总和 在各品牌收入在公司排名中，给出每个品牌的名称，品牌的法定代表人，以及公司各品牌收入排名的营收占比的总和
在各品牌收入在公司排名中，给出每个品牌的名称，品牌的法定代表人，以及公司各品牌收入排名的营收占比的最大值 在各品牌收入在公司排名中，给出每个品牌的名称，品牌的法定代表人，以及公司各品牌收入排名的营收占比的最大值
在各品牌收入在公司排名中，给出收入排名不超过5的品牌及其法人 在各品牌收入在公司排名中，给出收入排名不超过5的品牌及其法人
在各品牌收入在公司排名中，给出在收入排名中的平均营收占比超过50%的品牌及其法人 在各品牌收入在公司排名中，给出在收入排名中的平均营收占比超过0.5的品牌及其法人
在各品牌收入在公司排名中，当公司各品牌收入排名的利润占比的平均值小于等于60%时，给出品牌的名称以及公司各品牌收入排名的营收占比的平均值 在各品牌收入在公司排名中，当公司各品牌收入排名的利润占比的平均值小于等于0.6时，给出品牌的名称以及公司各品牌收入排名的营收占比的平均值
在各品牌收入在公司排名中，当公司各品牌收入排名数量等于5时，给出品牌的名称以及公司各品牌收入排名的营收占比的最小值 在各品牌收入在公司排名中，当公司各品牌收入排名数量等于5时，给出品牌的名称以及公司各品牌收入排名的营收占比的最小值
哪个品牌收入的平均利润占比最大，给出品牌的法定代表人，以及其收入平均营收占比 哪个品牌收入的平均利润占比最大，给出品牌的法定代表人，以及其收入平均营收占比
哪3个品牌的收入最多，给出品牌的法定代表人，以及其收入总营收占比 哪3个品牌的收入最多，给出品牌的法定代表人，以及其收入总营收占比
@@ -38,10 +38,6 @@
给出每一个品牌和其法人，所属的公司以及总部所在城市 给出每一个品牌和其法人，所属的公司以及总部所在城市
有自己品牌的公司有哪些？给出这些公司和总部所在地 有自己品牌的公司有哪些？给出这些公司和总部所在地
有自己品牌的公司有哪些？给出这些公司和年营业额 有自己品牌的公司有哪些？给出这些公司和年营业额
在各公司其品牌的历年收入中，给出每一个品牌，其所属的公司和公司总部所在地点，并给出该品牌近几年的营收
在各公司其品牌的历年收入中，给出每一个品牌，其所属的公司和公司年营业额，并给出该品牌近几年的营收
在各公司其品牌的历年收入中，给出每一个品牌，其所属的公司和公司法人，并给出该品牌近几年的营收
在各公司其品牌的历年收入中，给出每一个品牌，其所属的公司，以及该品牌近几年的营收
在品牌的注册资本至少1亿时，给出公司的名称以及公司的总部地点品牌的法定代表人 在品牌的注册资本至少1亿时，给出公司的名称以及公司的总部地点品牌的法定代表人
在品牌的注册资本少于1亿时，给出公司的名称以及公司的总部地点品牌的法定代表人 在品牌的注册资本少于1亿时，给出公司的名称以及公司的总部地点品牌的法定代表人
在品牌的注册资本超过1亿时，给出公司的名称以及公司的总部地点品牌的法定代表人 在品牌的注册资本超过1亿时，给出公司的名称以及公司的总部地点品牌的法定代表人
@@ -56,7 +52,7 @@
给出注册资本不超过一亿，且年营业额少于288亿的公司，以及总部地点和法人 给出注册资本不超过一亿，且年营业额少于288亿的公司，以及总部地点和法人
找出注册资本少于一亿，且年营业额不超过288亿的公司，以及总部在哪，法人是谁 找出注册资本少于一亿，且年营业额不超过288亿的公司，以及总部在哪，法人是谁
在公司品牌历年收入的利润最多500亿时，给出公司的名称品牌的名称并给出公司品牌历年收入的营收 在公司品牌历年收入的利润最多500亿时，给出公司的名称品牌的名称并给出公司品牌历年收入的营收
在公司品牌历年收入的营收同比增长至少100%时，给出公司的名称品牌的名称并给出公司品牌历年收入的营收 在公司品牌历年收入的营收同比增长至少1时，给出公司的名称品牌的名称并给出公司品牌历年收入的营收
年营业额不小于288亿的公司中，哪5个公司的平均营收占比最少？,并给出它们的总部地点 年营业额不小于288亿的公司中，哪5个公司的平均营收占比最少？,并给出它们的总部地点
年营业额不小于288亿的公司中，哪个公司的平均营收占比最大？并给出它的总部地点 年营业额不小于288亿的公司中，哪个公司的平均营收占比最大？并给出它的总部地点
注册资本大于1亿的品牌中，哪个品牌历年收入的平均营收最大？并给出它的法定代表人 注册资本大于1亿的品牌中，哪个品牌历年收入的平均营收最大？并给出它的法定代表人
@@ -78,12 +74,12 @@
给出不超过288亿年营业额的公司及总部地点，并给出这些品牌中的平均注册资本 给出不超过288亿年营业额的公司及总部地点，并给出这些品牌中的平均注册资本
给出不超过288亿年营业额的公司及其总部地点，并给出这些品牌的的最大注册资本 给出不超过288亿年营业额的公司及其总部地点，并给出这些品牌的的最大注册资本
给出年营业额超过288亿的公司及其总部地点，并给出这些品牌的的总注册资本 给出年营业额超过288亿的公司及其总部地点，并给出这些品牌的的总注册资本
给出年营业额不超过288亿的各公司品牌中，给出收入排名中的营收占比加起来不超过50%的公司及其总部地点 给出年营业额不超过288亿的各公司品牌中，给出收入排名中的营收占比加起来不超过0.5的公司及其总部地点
给出年营业额低于288亿的各公司的各品牌中，给出收入排名中的总营收占比不超过50%的公司及总部地点中 给出年营业额低于288亿的各公司的各品牌中，给出收入排名中的总营收占比不超过0.5的公司及总部地点中
在年营业额不少于288亿的公司中，给出品牌不超过5个的公司及其总部地点 在年营业额不少于288亿的公司中，给出品牌不超过5个的公司及其总部地点
在年营业额不超过288亿的公司中，给出品牌少于5个的公司及其总部地点 在年营业额不超过288亿的公司中，给出品牌少于5个的公司及其总部地点
在各公司的各品牌收入排名中，当公司的年营业额大于288亿时，给出公司各品牌收入排名数量大于5的那些公司的名称以及公司各品牌收入排名的营收占比的最小值 在各公司的各品牌收入排名中，当公司的年营业额大于288亿时，给出公司各品牌收入排名数量大于5的那些公司的名称以及公司各品牌收入排名的营收占比的最小值
在各公司的各品牌收入排名中，当公司的年营业额小于288亿时，给出公司各品牌收入排名的利润占比的平均值大于75%的那些公司的名称以及公司各品牌收入排名的营收占比的最大值 在各公司的各品牌收入排名中，当公司的年营业额小于288亿时，给出公司各品牌收入排名的利润占比的平均值大于0.75的那些公司的名称以及公司各品牌收入排名的营收占比的最大值
在各品牌的历年收入中，当品牌的注册资本不大于1亿时，给出公司品牌历年收入的利润同比增长的总和小于等于1000000的那些品牌的名称以及公司品牌历年收入的营收的最大值 在各品牌的历年收入中，当品牌的注册资本不大于1亿时，给出公司品牌历年收入的利润同比增长的总和小于等于1000000的那些品牌的名称以及公司品牌历年收入的营收的最大值
在各品牌的历年收入中，当品牌的注册资本小于1亿时，给出公司品牌历年收入数量小于5的那些品牌的名称以及公司品牌历年收入的营收的最小值 在各品牌的历年收入中，当品牌的注册资本小于1亿时，给出公司品牌历年收入数量小于5的那些品牌的名称以及公司品牌历年收入的营收的最小值
在各品牌所属的公司中，当公司的年营业额大于288亿时，给出品牌数量小于5的那些公司的名称以及品牌的注册资本的总和 在各品牌所属的公司中，当公司的年营业额大于288亿时，给出品牌数量小于5的那些公司的名称以及品牌的注册资本的总和
@@ -98,3 +94,7 @@
在各品牌的历年收入中，给出每个品牌的名称，品牌的法定代表人，以及公司品牌历年收入的营收的最大值 在各品牌的历年收入中，给出每个品牌的名称，品牌的法定代表人，以及公司品牌历年收入的营收的最大值
在各品牌所属的公司中，给出每个公司的名称，公司的总部地点，以及品牌的注册资本的总和 在各品牌所属的公司中，给出每个公司的名称，公司的总部地点，以及品牌的注册资本的总和
在各品牌所属的公司中，给出每个公司的名称，公司的总部地点，以及品牌的注册资本的最大值 在各品牌所属的公司中，给出每个公司的名称，公司的总部地点，以及品牌的注册资本的最大值
在各品牌所属的公司中，给出每个公司的名称，公司的总部地点，以及品牌的注册资本的最小值
在各品牌所属的公司中，给出每个公司的名称，公司的总部地点，以及品牌的注册资本的平均值
在各公司的各品牌收入排名种，哪些公司的品牌排名的总营收占比超过0.5，并给出总部的地点
在各公司的各品牌收入排名中，哪些公司的品牌收入排名超过5，并给出公司的总部地点

30
evaluation/evaluation.py
View File

@@ -522,14 +522,19 @@ def evaluate(gold, predict, db_dir, etype, kmaps,query_path):
p_sql = p_str p_sql = p_str
if etype in ["all", "exec"]: if etype in ["all", "exec"]:
exec_score = eval_exec_match(db, p_str, g_str, p_sql, g_sql) result = eval_exec_match(db, p_str, g_str, p_sql, g_sql)
if not exec_score: #exec_score = eval_exec_match(db, p_str, g_str, p_sql, g_sql)
if not result["equal"]:
element={} element={}
element["query"]=questions[index] element["query"]=questions[index]
element["gold_sql"]=g_str element["gold_sql"]=g_str
element["pred_sql"]=p_str element["pred_sql"]=p_str
if "p_res_map" in result:
element["p_res_map"]=result["p_res_map"]
if "q_res_map" in result:
element["q_res_map"]=result["q_res_map"]
log_list.append(element) log_list.append(element)
if exec_score: if result["equal"]:
scores[hardness]['exec'] += 1.0 scores[hardness]['exec'] += 1.0
scores['all']['exec'] += 1.0 scores['all']['exec'] += 1.0
@@ -609,6 +614,7 @@ def eval_exec_match(db, p_str, g_str, pred, gold):
return 1 if the values between prediction and gold are matching return 1 if the values between prediction and gold are matching
in the corresponding index. Currently not support multiple col_unit(pairs). in the corresponding index. Currently not support multiple col_unit(pairs).
""" """
result={}
conn = sqlite3.connect(db) conn = sqlite3.connect(db)
cursor = conn.cursor() cursor = conn.cursor()
try: try:
@@ -618,8 +624,10 @@ def eval_exec_match(db, p_str, g_str, pred, gold):
for index in range(0,len(p_fields)): for index in range(0,len(p_fields)):
p_fields[index]=re.sub("t\d+.", "",p_fields[index].replace("`","").lower()) p_fields[index]=re.sub("t\d+.", "",p_fields[index].replace("`","").lower())
p_res = cursor.fetchall() p_res = cursor.fetchall()
except: except Exception as e:
return False logging.info(e)
result["equal"]=False
return result
cursor.execute(g_str) cursor.execute(g_str)
q_res = cursor.fetchall() q_res = cursor.fetchall()
@@ -635,9 +643,15 @@ def eval_exec_match(db, p_str, g_str, pred, gold):
g_fields = parse_sql(g_str) g_fields = parse_sql(g_str)
#print("p_res_map:{}".format(res_map(p_res, p_fields))) p_res_map=res_map(p_res, p_fields)
#print("q_res_map:{}".format(res_map(q_res, g_fields))) q_res_map=res_map(q_res, g_fields)
return res_map(p_res, p_fields) == res_map(q_res, g_fields) # print("p_res_map:{}".format(p_res_map))
# print("q_res_map:{}".format(q_res_map))
result["equal"]=(p_res_map==q_res_map)
result["p_res_map"]=json.dumps(p_res_map, ensure_ascii=False)
result["q_res_map"]=json.dumps(q_res_map, ensure_ascii=False)
return result
#return res_map(p_res, p_fields) == res_map(q_res, g_fields)
def parse_sql(sql): def parse_sql(sql):
# 使用 sqlparse 库解析 SQL 查询语句 # 使用 sqlparse 库解析 SQL 查询语句

5
launchers/standalone/src/main/resources/application-local.yaml
View File

@@ -34,6 +34,11 @@ authentication:
time: time:
threshold: 100 threshold: 100
dimension:
topn: 20
metric:
topn: 20
mybatis: mybatis:
mapper-locations=classpath:mappers/custom/*.xml,classpath*:/mappers/*.xml mapper-locations=classpath:mappers/custom/*.xml,classpath*:/mappers/*.xml

18
launchers/standalone/src/main/resources/db/data-h2.sql
View File

@@ -1118,22 +1118,22 @@ insert into company(imp_date,company_id,company_name,headquarter_address,company
insert into company(imp_date,company_id,company_name,headquarter_address,company_established_time,founder,ceo,annual_turnover,employee_count) VALUES (DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()),'item_enterprise_13_134','北京京东世纪贸易有限公司','北京','1998','刘强东','刘强东',28800000000,179000); insert into company(imp_date,company_id,company_name,headquarter_address,company_established_time,founder,ceo,annual_turnover,employee_count) VALUES (DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()),'item_enterprise_13_134','北京京东世纪贸易有限公司','北京','1998','刘强东','刘强东',28800000000,179000);
insert into company(imp_date,company_id,company_name,headquarter_address,company_established_time,founder,ceo,annual_turnover,employee_count) VALUES (DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()),'item_enterprise_13_135','网易公司','杭州','1997','丁磊','丁磊',67500000000,20000); insert into company(imp_date,company_id,company_name,headquarter_address,company_established_time,founder,ceo,annual_turnover,employee_count) VALUES (DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()),'item_enterprise_13_135','网易公司','杭州','1997','丁磊','丁磊',67500000000,20000);
insert into brand(imp_date,brand_id,brand_name,brand_established_time,company_id,legal_representative,registered_capital) VALUES (DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()),'item_enterprise_13_136','阿里云','2009年9月10日','item_enterprise_13_134','张勇',50000000); insert into brand(imp_date,brand_id,brand_name,brand_established_time,company_id,legal_representative,registered_capital) VALUES (DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()),'item_enterprise_13_136','阿里云','2009年9月10日','item_enterprise_13_132','张勇',50000000);
insert into brand(imp_date,brand_id,brand_name,brand_established_time,company_id,legal_representative,registered_capital) VALUES (DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()),'item_enterprise_13_137','天猫','2012年1月11日','item_enterprise_13_134','张勇',100000000); insert into brand(imp_date,brand_id,brand_name,brand_established_time,company_id,legal_representative,registered_capital) VALUES (DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()),'item_enterprise_13_137','天猫','2012年1月11日','item_enterprise_13_132','张勇',100000000);
insert into brand(imp_date,brand_id,brand_name,brand_established_time,company_id,legal_representative,registered_capital) VALUES (DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()),'item_enterprise_13_138','腾讯游戏','2003','item_enterprise_13_131','马化腾',50000000); insert into brand(imp_date,brand_id,brand_name,brand_established_time,company_id,legal_representative,registered_capital) VALUES (DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()),'item_enterprise_13_138','腾讯游戏','2003','item_enterprise_13_133','马化腾',50000000);
insert into brand(imp_date,brand_id,brand_name,brand_established_time,company_id,legal_representative,registered_capital) VALUES (DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()),'item_enterprise_13_139','度小满','2018','item_enterprise_13_132','朱光',100000000); insert into brand(imp_date,brand_id,brand_name,brand_established_time,company_id,legal_representative,registered_capital) VALUES (DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()),'item_enterprise_13_139','度小满','2018','item_enterprise_13_131','朱光',100000000);
insert into brand(imp_date,brand_id,brand_name,brand_established_time,company_id,legal_representative,registered_capital) VALUES (DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()),'item_enterprise_13_140','京东金融','2017','item_enterprise_13_134','刘强东',100000000); insert into brand(imp_date,brand_id,brand_name,brand_established_time,company_id,legal_representative,registered_capital) VALUES (DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()),'item_enterprise_13_140','京东金融','2017','item_enterprise_13_134','刘强东',100000000);
insert into company_revenue(imp_date,company_id,brand_id,revenue_proportion,profit_proportion,expenditure_proportion) VALUES ( DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()),'item_enterprise_13_131','item_enterprise_13_139',10,10,30); insert into company_revenue(imp_date,company_id,brand_id,revenue_proportion,profit_proportion,expenditure_proportion) VALUES ( DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()),'item_enterprise_13_131','item_enterprise_13_139',10,10,30);
insert into company_revenue(imp_date,company_id,brand_id,revenue_proportion,profit_proportion,expenditure_proportion) VALUES ( DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()),'item_enterprise_13_134','item_enterprise_13_138',80,80,60); insert into company_revenue(imp_date,company_id,brand_id,revenue_proportion,profit_proportion,expenditure_proportion) VALUES ( DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()),'item_enterprise_13_133','item_enterprise_13_138',80,80,60);
insert into company_revenue(imp_date,company_id,brand_id,revenue_proportion,profit_proportion,expenditure_proportion) VALUES ( DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()),'item_enterprise_13_135','item_enterprise_13_139',80,80,60); insert into company_revenue(imp_date,company_id,brand_id,revenue_proportion,profit_proportion,expenditure_proportion) VALUES ( DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()),'item_enterprise_13_134','item_enterprise_13_140',80,80,60);
insert into company_revenue(imp_date,company_id,brand_id,revenue_proportion,profit_proportion,expenditure_proportion) VALUES ( DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()),'item_enterprise_13_131','item_enterprise_13_137',80,80,60); insert into company_revenue(imp_date,company_id,brand_id,revenue_proportion,profit_proportion,expenditure_proportion) VALUES ( DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()),'item_enterprise_13_132','item_enterprise_13_137',80,80,60);
insert into company_revenue(imp_date,company_id,brand_id,revenue_proportion,profit_proportion,expenditure_proportion) VALUES ( DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()),'item_enterprise_13_135','item_enterprise_13_137',10,10,30); insert into company_revenue(imp_date,company_id,brand_id,revenue_proportion,profit_proportion,expenditure_proportion) VALUES ( DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()),'item_enterprise_13_132','item_enterprise_13_136',10,10,30);
insert into company_brand_revenue(imp_date,year_time,brand_id,revenue,profit,revenue_growth_year_on_year,profit_growth_year_on_year) VALUES (DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()), '2018','item_enterprise_13_138',500000000,-300000000,10,-10); insert into company_brand_revenue(imp_date,year_time,brand_id,revenue,profit,revenue_growth_year_on_year,profit_growth_year_on_year) VALUES (DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()), '2018','item_enterprise_13_138',500000000,-300000000,10,-10);
insert into company_brand_revenue(imp_date,year_time,brand_id,revenue,profit,revenue_growth_year_on_year,profit_growth_year_on_year) VALUES (DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()), '2019','item_enterprise_13_136',100000000000,50000000000,100,50); insert into company_brand_revenue(imp_date,year_time,brand_id,revenue,profit,revenue_growth_year_on_year,profit_growth_year_on_year) VALUES (DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()), '2019','item_enterprise_13_136',100000000000,50000000000,100,50);
insert into company_brand_revenue(imp_date,year_time,brand_id,revenue,profit,revenue_growth_year_on_year,profit_growth_year_on_year) VALUES ( DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()),'2018','item_enterprise_13_137',100000000000,50000000000,100,-10); insert into company_brand_revenue(imp_date,year_time,brand_id,revenue,profit,revenue_growth_year_on_year,profit_growth_year_on_year) VALUES ( DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()),'2018','item_enterprise_13_137',100000000000,50000000000,100,-10);
insert into company_brand_revenue(imp_date,year_time,brand_id,revenue,profit,revenue_growth_year_on_year,profit_growth_year_on_year) VALUES (DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()), '2018','item_enterprise_13_139',500000000,50000000000,10,50); insert into company_brand_revenue(imp_date,year_time,brand_id,revenue,profit,revenue_growth_year_on_year,profit_growth_year_on_year) VALUES (DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()), '2018','item_enterprise_13_139',500000000,50000000000,10,50);
insert into company_brand_revenue(imp_date,year_time,brand_id,revenue,profit,revenue_growth_year_on_year,profit_growth_year_on_year) VALUES ( DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()),'2018','item_enterprise_13_138',100000000000,-300000000,10,50); insert into company_brand_revenue(imp_date,year_time,brand_id,revenue,profit,revenue_growth_year_on_year,profit_growth_year_on_year) VALUES ( DATEADD('DAY', -1, CURRENT_DATE()),'2018','item_enterprise_13_140',100000000000,-300000000,10,50);
-- benchmark -- benchmark