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RLHF 在 Text2SQL 领域中的探索

本文主要介绍了 Text2SQL 的基本概念，以及 RLHF 的概念和框架，最后结合 DB-GPT-Hub 项目，将 RLHF 方法应用于 Text2SQL 任务进行实践探索。

Text2SQL RLHF

LlamaIndex的QueryPipeline在实现RAG应用后，Agent应用也可以实现了（附开发示例）

延伸阅读：LangChain 0.1.0版本正式发布，One More Thing将成了Agent落地生产的福音本文以官方提供的“Text2SQL的ReAct Agent”为例来了解基本的开发过程

Agent QueryPipeline 大模型

如何提高RAG 的效果

这种方法在垂类问答下很常见，也由此衍生出了Text2SQL, Text2KG的探索工作，举个例子：我想查看公司2022年的营收情况。

RAG 大模型

领域大模型-训练Trick&落地思考

以Text2SQL任务举例，之前很多系统中的方法是通过抽取关键要素&拼接方式来解决，端到端解决的并不是很理想，那么现在完全可以用大模型SQL生成的能力来解决。

垂直训练大模型

【2023.10】看目前巨头的AI原生产品布局

2.3、2B 的企业内部智能助手百度在这方面推出了两个通用产品：【BD.2B.1】GBI 生成式商业智能产品可以看成是现在LLM应用层内Text2SQL产品的更完善版本。

大模型产品

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