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缘起
2022年12月ChatGPT的横空出世，掀起了LLM大模型的科技热潮，一时间文胜文, 文胜图，文生视频为大众所周知。SQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作关系型数据库的标准化语言。它是与关系型数据库系统进行交互的主要工具，具有重要的作用和广泛的应用领域，SQL包含两个重要的子语言：
- DDL: Data Definition Language，数据定义语言，用于定义数据库对象，如数据库、表、列等。
- DML: Data Manipulation Language，数据操作语言，用于对数据库中的数据进行操作，如增、删、改、查等。
在实际程序开发和数据分析中，最常用的是DML语言，即对数据库中的数据进行操作。在DML语言中，最常用的是SELECT语句，用于查询数据库中的数据。而SELECT语句也是SQL中形式最为复杂的语句之一。既然LLM可以生成文本，那么是否可以生成SQL语句呢？这就是本文的研究内容。
本文组织形式如下：
- 文生SQL
- GPT生成SQL语句
- SQLCoder生成SQL语句
- GPT和SQLCoder生成SQL语句的对比
- 总结
文生SQL
文生SQL：顾名思义，即通过输入文本生成SQL语句。文生SQL的应用场景有很多，比如在数据分析中，我们可以通过输入自然语言描述的需求，生成对应的SQL语句，从而实现数据的查询和分析。
GPT生成SQL语句
GPT作为通用大模型，能够生成各种类型的文本，包括SQL语句。GPT生成SQL语句的方法很简单，只需要输入自然语言描述的需求，GPT就可以生成对应的SQL语句。下面是一个具体的例子（注：以GPT3.5为例）：
-
输入需求，GPT返回生成的测试表，并插入测试数据
-
生成查询SQL语句
SQLCoder生成SQL语句
SQLCoder是一个专门用于生成SQL语句的工具，与GPT类似，SQLCoder也是通过输入自然语言描述的需求，生成对应的SQL语句。不同的是：
- SQLCoder目前只能生成SELECT语句，而GPT可以生成更多类型的SQL语句
- SQLCoder专门针对SQL语句生成，生成的SQL语句更加准确和规范
- SQLCoder支持连接数据库，对于生成的SQL语句可以直接自动执行，并以图表的形式展示结果
下面是一个具体的例子：
-
连接数据库
-
输入需求，生成SQL语句
-
查看结果（图表展示）
GPT3.5和SQLCoder对比
GPT3.5和SQLCoder都可以生成SQL语句，但是它们之间有一些区别：
| GPT3.5 | SQLCoder | |
|---|---|---|
| 类型 | 通用大模型 | 专门用于生成SQL语句的工具 |
| 参数量 | 20B | 7B |
| 生成速度 | 较慢 | 较快 |
| 准确率 | 较高 | 很高 |
| 结果展示 | 不能 | 可以 |
| 开源 | 否 | 是 |
- GPT是通用大模型，可以生成各种类型的文本，包括SQL语句；SQLCoder是专门用于生成SQL语句的工具
- 模型参数：GPT3.5的参数量为20B，而测试用的SQLCoder的参数量仅为7B
- 生成速度：GPT生成SQL语句的速度较慢，而SQLCoder生成SQL语句的速度相比下较快
- 准确率：GPT生成SQL语句的准确率较高，但SQLCoder生成的SQL语句更加准确和规范
- SQLCoder可以连接数据库，对生成的SQL语句进行自动执行，并以图表的形式展示结果；GPT只能生成SQL语句，不能连接数据库和展示结果
- SQLCoder开源；GPT需要不开源
总结
本文介绍了文生SQL的概念和应用场景，以及GPT和SQLCoder生成SQL语句的方法。GPT作为通用大模型，能够生成各种类型的文本，包括SQL语句；SQLCoder是一个专门用于生成SQL语句的工具，生成的SQL语句更加准确和规范。文生SQL的应用前景广阔，可以在数据分析、数据挖掘等领域发挥重要作用。希望本文对读者有所帮助，谢谢！
参考文献
- [1] GPT-3.5: https://openai.com/index/chatgpt/
- [2] SQLCoder: https://github.com/defog-ai/sqlcoder
- [3] SQLCoder demo: https://defog.ai/sqlcoder-demo/
- [4] SQL: https://en.wikipedia.org/wiki/SQL