使用 Meta Llama 3 进行文本到 SQL 的最佳实践

重要提示

在这篇文章中，我们将探讨如何利用 Meta Llama 3 模型来改善文本到 SQL 的应用案例，并分享针对这一过程的最佳实践技巧。Meta Llama 3 是 Meta 公开提供的大型语言模型LLM，在 AWS 平台上可用。我们将介绍模型的背景、提示工程的最佳实践、解决方案概览及实施步骤。

Meta Llama 3 在文本到 SQL 的应用中表现优越，适用于多种场景，帮助非技术用户以自然语言直接查询数据库。本文章中提供的所有代码均可在我们的 Github 仓库 中找到。

Meta Llama 3 背景介绍

Meta Llama 3 是 Meta Llama 2 的后续版本，依靠先进的训练技术保持了 700 亿参数的容量，但在性能上有了显著提升。此次发布包括针对不同硬体和应用需求的多种模型选择，包括8亿和70亿的参数版本。

这一版本的显著升级在于采用了包含128256个标记的分词器，从而提升了多语言任务中的文本编码效率。8000亿参数模型还整合了分组查询注意力GQA，提升长数据序列的处理能力。在训练过程中，模型使用了超过15万亿个标记进行锻炼，显著高于其前任版本。

Meta Llama 3 的提示工程最佳实践

以下是针对 Meta Llama 3 的提示工程最佳实践：

最佳实践说明基础模型使用基础模型在无需提示的情况下也能灵活应对各种任务，适合广泛应用。指令版本指令版本利用结构化的提示格式来指导对话，保持互动的连贯性。文本到 SQL 解析设计准确反映用户查询的提示，以提高从自然语言生成 SQL 查询的效率。开发最佳实践持续优化提示结构，并进行验证和测试，确保模型在不同场景下的可靠性。

通过实施这些实践，工程师可以优化 Meta Llama 3 模型的使用，应对从一般推论到特定自然语言处理NLP应用中的多种任务。

解决方案概述

随著对 LLM 在文本到 SQL 查询中应用的需求逐渐增大，这一技术帮助非技术用户使用自然语言访问和查询数据库。这样的做法简化了 SQL 的学习过程，举个例子，当你有一个多表的 MySQL 客户数据库，使用 Meta Llama 3 模型可以轻松构建 SQL 查询。

其他的应用场景包括：

提高准确性：LLM 能生成更准确的 SQL 查询，捕捉自然语言查询的意图。处理复杂性：LLM 可以处理包含多表的复杂查询，这对于传统的文本到 SQL 系统来说是个挑战。融入上下文：LLM 能利用数据库模式和表描述产生更准确的 SQL 查询，帮助缩小模糊自然语言与精确 SQL 语法之间的差距。可扩展性：训练后的 LLM 在遇到新数据库和模式时不需要重新训练，具备更高的可扩展性。

我们将采用检索增强生成RAG模式，使用 Meta Llama 3 的 70B 模型在 Amazon SageMaker JumpStart 中生成 SQL 查询。

ChromaDB 和其他向量引擎

在文本到 SQL 应用领域，ChromaDB 是一个强大的嵌入式向量数据库，设计旨在高效存储和检索高维向量数据。ChromaDB 的突出特点包括：

高效的向量存储：使用先进的索引技术高效存储和检索数据，支持快速相似性查询。灵活数据建模：用户可定义自定义集合及元数据模式。无缝整合：ChromaDB 可以轻松嵌入现有应用，成为高效的向量数据管理工具。

生活中，如果选择 ChromaDB 用于文本到 SQL，能够获得如下优势：

高效文本嵌入存储：在检索和转换自然语言查询为 SQL 语句时，ChromaDB 提供关键的支持。快速与 LLM 整合：能够为 LLM 提供相关上下文 迅速生成 SQL 查询。可定制和社区支持：有活跃的社区支持及最佳实践分享。性价比高：避免昂贵的授权费用，易于为各类型组织使用。

解决方案架构

解决方案使用 AWS 服务，具体流程步骤如下：

用户发送查询以指定希望从数据库返回的数据。数据库模式及相应的元数据通过 SageMaker JumpStart 的嵌入模型处理以生成嵌入。这些嵌入与其他上下文信息一起存储在 ChromaDB，以提升查询的相关性。查询经 ChromaDB 生成向量嵌入并进行语义检索。RAG 模式促使 ChromaDB 返回与查询相关的表模式和上下文。最终生成的提示发送给 Meta Llama3 70B 模型以生成 SQL 查询。

根据数据的位置，您可以使用其他关联数据库管理系统如 PostgreSQL实施该模式。

蓝快加速器电脑版

实施解决方案

为了构建解决方案，您可以使用以下 Jupyter notebook 中提供的所有代码片段。可以选择使用 SageMaker Jumpstart 或 Amazon Bedrock 作为模型托管服务。

结论

在这篇文章中，我们探讨了一个利用 ChromaDB 向量引擎和 Meta Llama 3 的解决方案，以具体应对文本到 SQL 的用例。我们分享了 Meta Llama 3 的历史，提示工程的最佳实践，以及通过少量提示和 RAG 提取相关模式的架构模式。

公开的模型和服务结合 AWS 服务为工具的灵活性和控制提供了更多可能性。我们鼓励您关注 SageMaker JumpStart GitHub 仓库 获取入门指南和范例，并查看我们的解决方案代码。

期待您的反馈和想法，共同探讨如何满足您的商业需求！