大模型-TextToSql

5

上传文档

2

4

1

创建知识库

结果

文本向量化

文本嵌入表示模型

向量化后进行相似度匹配

插件

检索

使用知识库

知识问答链

输入

9

提交到大模型

获取提示词

文档

10

各类型文档(数据库文档、业务文档等)

分割

语义检索

输出结果

输出

文档提取分割

向量存储

主要流程：1.上传文档：用户上传相关知识文档2.文档提取分割：文档提取分割，便于分析3.文本向量化：转换为算法能处理的向量，并存储到向量数据库4.提问向量化：将用户提问，将问句向量化5.语义检索：问句在向量数据库匹配知识文档6.查询提示词：查询对应的提示词7.提交到大模型：将检索到的文档，交给大模型进行深度思考增强8.模型返回结果：大模型返回sql9.匹配插件：调用对应的插件，生成对应的数据或文档10.输出结果：结果输出给用户

7

结构

TextToSql

文本

大模型基座

问题

提取

Prompt工程

6

文本块

大模型返回结果

匹配插件

3

问题向量化

TXT

增强

8