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关于text2sql的prompt

回答

以下是一些推荐的 text2sql 相关的 AI 工具及其链接:

  • Text2SQL:将英文转换为 SQL 查询。链接:https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat
  • ai2sql:高效且无错误的 SQL 构建器。链接:https://www.ai2sql.io/
  • EverSQL:从 SQL 查询翻译英文文本。链接:https://www.eversql.com/sql-to-text/
  • SupaSQL:从 NLP 生成 SQL 查询。链接:https://supasql.com/
  • SQLgenius:使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接:https://sqlgenius.app/
  • SQL Chat:与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接:https://www.sqlchat.ai/
  • SQL Ease:从自然语言输入生成 SQL 查询。链接:https://sqlease.buildnship.in/
  • Talktotables:翻译和查询数据库。链接:https://talktotables.com/

此外,还有以下几个知名的 text2sql 项目:

  • SQLNet:一个使用深度学习方法解决 text2sql 任务的项目。
  • Seq2SQL:一个将自然语言转换为 SQL 查询的序列到序列模型。
  • Spider:一个大规模的 text2sql 数据集及其相关的挑战。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

数据分析工具集

[title]数据分析工具集以下是一些推荐的text2sql相关的AI工具及其链接:Text2SQL -将英文转换为SQL查询。链接:https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthatai2sql -高效且无错误的SQL构建器。链接:https://www.ai2sql.io/EverSQL -从SQL查询翻译英文文本。链接:https://www.eversql.com/sql-to-text/SupaSQL -从NLP生成SQL查询。链接:https://supasql.com/SQLgenius -使用自然语言的SQL查询生成器。链接:https://sqlgenius.app/SQL Chat -与数据库进行自然语言聊天的SQL客户端。链接:https://www.sqlchat.ai/SQL Ease -从自然语言输入生成SQL查询。链接:https://sqlease.buildnship.in/Talktotables -翻译和查询数据库。链接:https://talktotables.com/我建议查看以下几个知名的text2sql项目:SQLNet -一个使用深度学习方法解决text2sql任务的项目。Seq2SQL -一个将自然语言转换为SQL查询的序列到序列模型。Spider -一个大规模的text2sql数据集及其相关的挑战

其他人在问
用 mj 做文生图,Prompt 模板
以下是使用 MJ 进行文生图的 Prompt 模板: 1. 定主题:明确您需要生成一张什么主题、什么风格、表达什么信息的图。 2. 选择基础模型 Checkpoint:按照主题,找内容贴近的 checkpoint。一般喜欢用模型大佬麦橘、墨幽的系列模型,如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等,效果较好。 3. 选择 lora:在想要生成的内容基础上,寻找内容重叠的 lora,以控制图片效果及质量。可多参考广场上好看的帖子中使用的 lora。 4. ControlNet:用于控制图片中特定的图像,如人物姿态、生成特定文字、艺术化二维码等,属于高阶技能,可后续学习。 5. 局部重绘:下篇再教。 6. 设置 VAE:无脑选择 840000 这个即可。 7. Prompt 提示词:用英文写想要 AI 生成的内容,使用单词和短语的组合,不用管语法,单词、短语之间用英文半角逗号隔开。 8. 负向提示词 Negative Prompt:用英文写想要 AI 避免产生的内容,同样不用管语法,只需单词和短语组合,中间用英文半角逗号隔开。 9. 采样算法:较复杂,一般选 DPM++ 2M Karras 较多。最稳妥的是留意 checkpoint 的详情页上模型作者是否有推荐采样器,使用推荐的采样器更有保障。 10. 采样次数:根据采样器特征,选 DPM++ 2M Karras 后,采样次数一般在 30 40 之间,多了意义不大且慢,少了出图效果差。 11. 尺寸:根据个人喜好和需求选择。 另外,使用 Stability AI 基于 Discord 的媒体生成和编辑工具进行文生图时: 1. 点击链接进入官方 DISCORD 服务器:https://discord.com/invite/stablediffusion 。 2. 进入 ARTISAN 频道,任意选择一个频道。 3. 输入/dream 会提示没有权限,点击链接,注册登录,填写信用卡信息以及地址,点击提交,会免费试用三天,三天后开始收费。 4. 输入/dream 提示词,这部分和 MJ 类似。 5. 和 MJ 手工输入参数不同,可选参数有五类: prompt:提示词,正常文字输入,必填项。 negative_prompt:负面提示词,填写负面提示词,选填项。 seed:种子值,可以自己填,选填项。 aspect:长宽比,选填项。 model:模型选择,SD3,Core 两种可选,选填项。 Images:张数,1 4 张,选填项。完成后选择其中一张。 在 MJ 应用篇儿童绘本制作、人物一致性方面: 1. 生成人物图片:确定人物形象,如“a little girl wearing a yellow floral skirt + 人物动作 + 风格词”,在 mj 中生成直到得到满意的人物图像。垫图 URL + “In the forest,a little girl wearing a yellow floral skirt is playing happily,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400 ar 3:4 niji 5 style expressive iw 2”,iw 取值范围,不填写默认 iw = 1,iw 值越大越接近垫的图像,反之更接近提示词。为确保人物一致性,取 iw 2 。 2. 合成人物和场景,垫图并重新生成:使用 PS 或者 Canva 将人物和场景合成到一张图,若色调不和谐(若画面和谐或 PS 技术足够,也可不用图生图),将合成后的图作为垫图(iw 2),mj 重新生图,如“prompt:垫图 url + Little girl wearing a yellow floral skirt,and her friend brown bear,taking shelter in the cave,rainstorm,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400 ar 3:4 niji 5 style expressive iw 2”。 3. 绘本展示。
2024-11-15
文生图的 Prompt 模板
以下是关于文生图的 Prompt 模板的相关内容: 通常描述逻辑包括人物及主体特征(如服饰、发型发色、五官、表情、动作),场景特征(如室内室外、大场景、小细节),环境光照(如白天黑夜、特定时段、光、天空),画幅视角(如距离、人物比例、观察视角、镜头类型),画质(如高画质、高分辨率),画风(如插画、二次元、写实)。通过这些详细的提示词,能更精确地控制 Stable Diffusion 的绘图。 对于新手,有功能型辅助网站帮助书写提示词,如 http://www.atoolbox.net/ ,可通过选项卡方式快速填写关键词信息;https://ai.dawnmark.cn/ ,每种参数有缩略图参考,方便直观选择提示词。还可以去 C 站(https://civitai.com/)抄作业,复制每一张图的详细参数并粘贴到正向提示词栏,然后点击生成按钮下的第一个按键,不过要注意图像作者使用的大模型和 LORA,不然即使参数一样,生成的图也会不同,也可只取其中较好的描述词使用。 在 Tusiart 中,文生图的操作流程如下: 定主题:确定要生成的图的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint:找内容贴近主题的 checkpoint,如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora:寻找内容重叠的 lora 控制图片效果及质量。 ControlNet:控制图片中特定的图像,如人物姿态、特定文字、艺术化二维码等。 设置 VAE:无脑选择 840000 。 Prompt 提示词:用英文写需求,单词和短语组合,用英文半角逗号隔开,不用管语法和长句。 负向提示词 Negative Prompt:用英文写要避免的内容,单词和短语组合,用英文半角逗号隔开。 采样算法:如选 DPM++ 2M Karras,留意 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 采样次数:根据采样器特征,如选 DPM++ 2M Karras 采样次数在 30 40 之间。 尺寸:根据喜好和需求选择。 在一些提示词中,括号和“:1.2”等是用来增加权重的,权重越高在画面中体现越充分,提示词的先后顺序也会影响权重。同时还有反向提示词,告诉 AI 不要的内容。
2024-11-15
关于儿童绘本的Prompt
以下是关于儿童绘本的 Prompt 相关内容: 对于儿童故事读物,通常需要具备以下特点: 1. 语言简单易懂,使用简洁的语言和短句子,便于孩子理解和跟随故事情节。 2. 具有丰富的想象力,充满奇幻和想象,带有魔法、奇妙的生物和奇异的世界,激发孩子的创造力和想象力。 3. 包含教育意义,常包含道德教训或生活启示,帮助孩子理解基本价值观。 4. 拥有生动的角色,包括可爱的动物、勇敢的英雄、善良的公主等,以有趣的人物形象吸引孩子注意力。 5. 经常使用重复的句子或韵律感强的语言,增强记忆力和语言的音乐感。 6. 具备互动性,许多儿童故事设计为互动式,鼓励孩子参与情节发展。 7. 有明确的情节结构,故事情节简单明了,有清晰的开始、发展和结局,方便孩子跟随和理解。 8. 配有丰富的插图和图画,增强视觉吸引力,帮助孩子更好地理解和记忆故事内容。 在让 LLM 生成故事时,需要限定生成的内容主题、风格、适合人群等的 prompt,例如生成「漫画小书虫📚🐛」的相关故事,并按照格式返回文本内容,以方便后续对数据解析、配图。 此外,小七姐在 K12 领域应用中提到儿童 PBL 项目 Prompt,原始设计思路包括: 1. 作为家长,获取 10 个生活中可能的 PBL 项目主题。 2. 对感兴趣的主题进一步拓展 5 个相关主题。 3. 选择主题后,设计包含目标、项目周期、项目阶段和任务、项目评估的 PBL 项目。 4. 根据反馈优化项目。 5. 设计测试评估孩子在项目中的知识与能力、提升可能、学习风格和兴趣点。 6. 根据孩子的真实反馈设计个性化学习方案。 7. 明确家长在项目中承担的角色和提供的支持。 8. 写一封信吸引孩子参与家长设计的学习项目。 例如为一位特别喜欢识认汽车品牌、喜欢交通工具、挖掘机等工程机械车的 3 岁小朋友设计一个包含能练习中、英文的 PBL 项目式学习任务,包含项目目标、项目周期、项目阶段和任务、项目评估。 在提示简介中,提示是给 Claude 的用于引发相关输出的文本,通常以问题或指示的形式出现,Claude 回答的文本被称为“响应”,有时也被称为“输出”或“完成”。
2024-11-15
prompt是什么
Prompt 是您给 AI(如 Claude)的文本,用于引发相关输出,通常以问题或指示的形式出现。例如:“Why is the sky blue?” 它是一段指令,用于指挥 AI 生成您所需要的内容,每个单独的提示词叫 tag(关键词)。支持的语言为英语,emoji 也可以用。语法规则包括用英文半角符号逗号分隔 tag,改变 tag 权重有两种写法,还可以进行 tag 的步数控制。此外,prompt 是给到大模型输入的一段原始输入,能够帮助模型更好地理解用户的需求并按照特定的模式或规则进行响应。比如可以设定“假设你是一位医生,给出针对这种症状的建议”,然后后续对话会按照这个设定展开,还能在 prompt 的设定中要求模型按照一定的思路逻辑回答,如思维链(cot),也能让模型按照特定格式(如 json)输出,将模型变成输出器。
2024-11-14
prompt 教程
以下是关于 prompt 教程的详细内容: 在 AI 视频生成中,prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令,类似于给 AI 的提示,包含主体、运动、风格等信息,用户借此控制和指导生成内容。其作用十分重要,是表达需求的方式,影响视频内容和质量。如果上述过于抽象,您可以理解 Prompt 为:将您输入的文字变成对应的画面和运动形式。 Prompt 的专场教程 基础篇: 什么是 prompt(提示词):一段指令,用于指挥 AI 生成您所需要的内容,每个单独的提示词叫 tag(关键词)。 支持的语言:支持英语(不用担心英语不好的问题,),另外 emoji 也可以用。 语法规则: 用英文半角符号逗号,来分隔 tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果。 改变 tag 权重:tag 的顺序越靠前对于 SD 来说权重越大,但是依旧可以给每个位置上的 tag 单独设置权重。有两种写法:括号,权重就重 1.1 倍,每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。 进行 tag 的步数控制(高级玩法):就是 SD 先按您输入的这个 tag1 开始生成,然后在达到您设定的步数之后,tag1 停止产生作用,此时 tag2 再参与到对内容生成的影响。,数字大于 1 理解为第 X 步前为 tag1,第 X 步后变成 tag2,数字小于 1 理解为总步数的百分之 X 前为 tag1,之后变成 tag2。
2024-11-14
prompt 教程
以下是关于 prompt 教程的详细内容: 在 AI 视频生成中,prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令,类似于给 AI 的提示,包含主体、运动、风格等信息,用户借此控制和指导生成内容。其作用十分重要,是表达需求的方式,影响视频内容和质量。如果上述过于抽象,您可以理解 Prompt 为:将您输入的文字变成对应的画面和运动形式。 Prompt 的专场教程 基础篇: 什么是 prompt(提示词):一段指令,用于指挥 AI 生成您所需要的内容,每个单独的提示词叫 tag(关键词)。 支持的语言:支持英语(不用担心英语不好的问题,),另外 emoji 也可以用。 语法规则: 用英文半角符号逗号,来分隔 tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果。 改变 tag 权重:tag 的顺序越靠前对于 SD 来说权重越大,可通过两种写法设置权重。 :数值从 0.1 到 100,默认状态是 1,低于 1 就是减弱,大于 1 就是加强。 括号,权重就重 1.1 倍,每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。 进行 tag 的步数控制(高级玩法):就是 SD 先按您输入的这个 tag1 开始生成,然后在达到您设定的步数之后,tag1 停止产生作用,此时 tag2 再参与到对内容生成的影响。,数字大于 1 理解为第 X 步前为 tag1,第 X 步后变成 tag2,数字小于 1 理解为总步数的百分之 X 前为 tag1,之后变成 tag2。 本文阅读时长大约 30 分钟,建议打开任意一款 SD 产品分屏对照使用。如果有地方觉得写得不够清晰,请在评论区激情发言,或者添加微信 designurlife1st 直接沟通(记得备注来意:ai 绘图交流)。
2024-11-14
text2sql相关资料
以下是一些推荐的 text2sql 相关的 AI 工具及其链接: Text2SQL:将英文转换为 SQL 查询。链接:https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat ai2sql:高效且无错误的 SQL 构建器。链接:https://www.ai2sql.io/ EverSQL:从 SQL 查询翻译英文文本。链接:https://www.eversql.com/sqltotext/ SupaSQL:从 NLP 生成 SQL 查询。链接:https://supasql.com/ SQLgenius:使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接:https://sqlgenius.app/ SQL Chat:与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接:https://www.sqlchat.ai/ SQL Ease:从自然语言输入生成 SQL 查询。链接:https://sqlease.buildnship.in/ Talktotables:翻译和查询数据库。链接:https://talktotables.com/ 此外,还有以下几个知名的 text2sql 项目: SQLNet:一个使用深度学习方法解决 text2sql 任务的项目。 Seq2SQL:一个将自然语言转换为 SQL 查询的序列到序列模型。 Spider:一个大规模的 text2sql 数据集及其相关的挑战。
2024-09-20
text2sql相关资料
以下是一些推荐的 text2sql 相关的 AI 工具及其链接: Text2SQL:将英文转换为 SQL 查询。链接:https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat ai2sql:高效且无错误的 SQL 构建器。链接:https://www.ai2sql.io/ EverSQL:从 SQL 查询翻译英文文本。链接:https://www.eversql.com/sqltotext/ SupaSQL:从 NLP 生成 SQL 查询。链接:https://supasql.com/ SQLgenius:使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接:https://sqlgenius.app/ SQL Chat:与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接:https://www.sqlchat.ai/ SQL Ease:从自然语言输入生成 SQL 查询。链接:https://sqlease.buildnship.in/ Talktotables:翻译和查询数据库。链接:https://talktotables.com/ 此外,还有以下几个知名的 text2sql 项目: SQLNet:一个使用深度学习方法解决 text2sql 任务的项目。 Seq2SQL:一个将自然语言转换为 SQL 查询的序列到序列模型。 Spider:一个大规模的 text2sql 数据集及其相关的挑战。
2024-09-20
Text2SQL
以下是一些与 Text2SQL 相关的 AI 工具及其链接: Text2SQL:将英文转换为 SQL 查询。链接:https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat ai2sql:高效且无错误的 SQL 构建器。链接:https://www.ai2sql.io/ EverSQL:从 SQL 查询翻译英文文本。链接:https://www.eversql.com/sqltotext/ SupaSQL:从 NLP 生成 SQL 查询。链接:https://supasql.com/ SQLgenius:使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接:https://sqlgenius.app/ SQL Chat:与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接:https://www.sqlchat.ai/ SQL Ease:从自然语言输入生成 SQL 查询。链接:https://sqlease.buildnship.in/ Talktotables:翻译和查询数据库。链接:https://talktotables.com/ 此外,还有以下几个知名的 text2sql 项目: SQLNet:一个使用深度学习方法解决 text2sql 任务的项目。 Seq2SQL:一个将自然语言转换为 SQL 查询的序列到序列模型。 Spider:一个大规模的 text2sql 数据集及其相关的挑战 另外,在数据处理方面,还有以下相关的 AI 新产品和网站: AIHelperBot:自动生成 SQL Queries,支持数据库一键链接或导入。当前收费$5 每月,可免费试用 7 天。链接:https://datasquirrel.ai/ ChartGPT by CadLabs:由 CadLabs 开发工具,基于 GPT3.5,可以根据数据生成图表并回答问题。链接:https://chartgpt.cadlabs.org/ Embedding Store:一站式 Embedding Marketplace,支持公开、私有及第三方数据,用于发现、评估和访问相关的嵌入(embeddings),产品还未上线。链接:https://www.embedding.store/
2024-08-10