Llama-2-13b-chat: 自然语言转 SQL 查询语言模型
概述
llama-2-13b-chat 是CarbonZ项目组基于 llama2 进行 fine-tuning 的模型，专门用于将自然语言转换为 SQL 查询语言。这个模型在 text-to-sql 语料库上进行了训练和优化，因此能够将自然语言查询有效地转换为对应的 SQL 查询。这使得非技术用户也能够通过自然语言查询来获取他们需要的数据，极大地提升了数据访问的便捷性。
用途
这个模型的主要目标是在垂直行业中进行专业数据代理。通过使用 llama-2-13b-chat，业务人员可以直接使用自然语言来查询数据库，而无需掌握复杂的 SQL 查询语法。这不仅可以提升业务人员的工作效率，也可以减少对 IT 人员的依赖。
例如，销售人员可以通过输入 "展示上个季度所有销售额超过 10000 美元的订单"，llama-2-13b-chat 会将这个查询转换为对应的 SQL 查询，如 "SELECT * FROM orders WHERE sales > 10000 AND quarter = 'Q2';"。
特性
强大的自然语言处理能力：基于
llama2的强大语言模型，llama-2-13b-chat能够理解复杂的自然语言查询，并准确地将其转换为 SQL 查询。广泛的语料库训练：模型在
text-to-sql语料库上进行了训练，因此能够处理各种类型的自然语言查询。行业专用：模型可以适应垂直行业的特殊需求，例如金融、医疗、零售等行业的特定查询。
使用方法
使用 llama-2-13b-chat 非常简单。你只需要将自然语言查询作为输入，模型将返回对应的 SQL 查询。例如：
query = "展示上个季度所有销售额超过 10000 美元的订单"
sql = model.predict(query)
print(sql)
bash git clone https://www.modelscope.cn/CarbonAgent/llama-2-13b-chat.Q4.git ```
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