text2sql 微调指南/大模型 prompt engineering 指南

简介：
本指南深入介绍如何通过微调技术将文本指令转换为SQL查询，并讲解在大型语言模型中进行Prompt Engineering的最佳实践。适合希望提升模型特定任务表现的开发者和研究人员阅读。 在进行Prompt Engineering之前，首先需要明确NL2SQL的任务定义，并准备相应的数据集。数据集中应包含自然语言查询及其对应的SQL语句，以供训练和优化模型使用。 设计基础Prompt是Prompt Engineering的第一步。这种基础的Prompt应该提供足够的上下文信息来帮助模型理解用户查询的目的。例如，可以创建一个包括查询关键词、表名以及字段名称等元素的模板化提示作为起点。 为了进一步提高Prompt的效果，可以采取以下策略： 1. 添加语义信息：通过在Prompt中加入更多的语义细节（如实体识别和关系抽取），可以帮助模型更准确地理解用户的意图。 2. 使用模板化方法：设计一系列能够覆盖不同查询场景的标准化Prompt，以此来增强模型应对各种情况的能力。 3. 引入外部知识：结合特定领域的知识库或其他资源为Prompt提供额外的支持信息，从而提升生成SQL语句的质量和准确性。