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text2sql功能相关配置

简介

text2sql的功能实现，高度依赖对LLM的应用。通过LLM生成SQL的过程中，利用小样本(few-shots-examples)通过思维链(chain-of-thoughts)的方式对LLM in-context-learning的能力进行引导，对于生成较为稳定且符合下游语法解析规则的SQL非常重要。用户可以根据自身需要，对样本池及样本的数量进行配置，使其更加符合自身业务特点。

配置方式

1. 样本池的配置。
   • supersonic/chat/core/src/main/python/few_shot_example/sql_exampler.py 为样本池配置文件。用户可以以已有的样本作为参考，配置更贴近自身业务需求的样本，用于更好的引导LLM生成SQL。
2. 样本数量的配置。
   • 在 supersonic/chat/core/src/main/python/run_config.py 中通过 TEXT2DSL_FEW_SHOTS_EXAMPLE_NUM 变量进行配置。
   • 默认值为15，为项目在内部实践后较优的经验值。样本少太少，对导致LLM在生成SQL的过程中缺少引导和示范，生成的SQL会更不稳定；样本太多，会增加生成SQL需要的时间和LLM的token消耗（或超过LLM的token上限）。
3. SQL生成方式的配置
   • 在 supersonic/chat/core/src/main/python/run_config.py 中通过 TEXT2DSL_IS_SHORTCUT 变量进行配置。
   • 默认值为False；当为False时，会调用2次LLM生成SQL；当为True时，会只调用1次LLM生成SQL。相较于2次LLM调用生成的SQL，耗时会减少30-40%，token的消耗量会减少30%左右，但生成的SQL正确率会有所下降。

图1-1 配置文件

运行中更新配置的脚本

1. 如果在启动项目后，用户需要对text2sql功能的相关配置进行调试，可以在修改相关配置文件后，通过以下2种方式让配置在项目运行中让配置生效。
   • 执行 supersonic-daemon.sh reload llmparser
   • 执行 python examples_reload_run.py

FAQ

1. 生成一个SQL需要消耗的的LLM token数量太多了，按照openAI对token的收费标准，生成一个SQL太贵了，可以少用一些token吗？
   • 可以。 用户可以根据自身需求，如配置方式1.中所示，修改样本池中的样本，选用一些更加简短的样本。如配置方式2.中所示，减少使用的样本数量。配置方式3.中所示，只调用1次LLM生成SQL。
   • 需要注意，样本和样本数量的选择对生成SQL的质量有很大的影响。过于激进的降低输入的token数量可能会降低生成SQL的质量。需要用户根据自身业务特点实测后进行平衡。