1.引言

# 用戶問題：員工中薪水最高的人的名字是什么？
# 獲取到的 scheam：Table: Employees (ID, Name, Salary)  
# 生成的答案：
SELECT Name FROM Employees
ORDER BY Salary DESC LIMIT 1;

1.1 知識圖譜構建 

在當今數字化時代，數據已成為人類生產生活中至關重要的生產要素。隨著電子設備的迅猛普及，海量數據庫如雨后春筍般涌現，它們廣泛存儲著來自各個領域的豐富信息。然而，對于普通大眾而言，學習諸如 SQL 這類數據庫查詢語言宛如攀登陡峭高山，門檻頗高。即使是專業從業者，在面對不同領域數據庫以及多樣化應用場景時，要編寫大量準確無誤的查詢語句也絕非易事，需耗費大量精力與時間，且易出現錯誤。

1.2 文本到 SQL 任務的重要性

文本到 SQL 任務恰似一座關鍵橋梁，將自然語言查詢巧妙轉換為結構化查詢語言（SQL）命令，由此極大地降低了使用數據庫查詢的門檻，賦予用戶以自然流暢的母語方式與數據庫交互的能力。通過這種轉換，用戶無需再為復雜的 SQL 語法規則所困擾，能夠直接以日常語言表達需求，從數據庫中精準獲取所需信息，如同為在數據海洋中航行的用戶提供了精準導航，有力地打破了自然語言與結構化數據之間長期存在的隔閡，使數據利用更加高效便捷，為各領域數據驅動業務發展注入強大動力。

1.3 技術發展概述

回顧歷史，文本到 SQL 任務的起源可追溯至 1973 年，彼時開發的 LUNAR 系統，主要用于處理與月球巖石相關問題的查詢，成為該領域早期探索的先驅。早期研究多基于精心設計的規則構建系統，此類方法在簡單場景或特定領域內能夠發揮一定作用，但隨著數據量呈指數級增長以及應用場景日益多元化、復雜化，其局限性逐漸凸顯，昂貴的成本使其難以適應大規模數據處理需求。

隨著技術發展，深度神經網絡登上舞臺，成為主流研究方向。基于 LSTM 和 Transformer 的方法相繼涌現，為文本到 SQL 任務帶來新突破。然而，這些方法仍面臨諸多棘手問題，數據稀疏性致使模型在訓練過程中難以充分學習各種數據模式，導致泛化能力受限，在面對新領域或復雜任務時表現欠佳。

近年來，大語言模型（LLMs）取得顯著進展，其強大的推理和泛化能力為文本到 SQL 任務帶來革命性轉變。像 ChatGPT-4 等先進模型在 Spider 數據集上展現出卓越性能，樹立了執行精度的全新標桿，引領文本到 SQL 技術邁向新階段，吸引眾多研究者聚焦于利用 LLMs 優化文本到 SQL 生成技術，挖掘更多潛在應用價值與創新可能。

1.4 本文貢獻

本文精心梳理大語言模型增強的文本到 SQL 生成方法，依據訓練策略差異，將其細分為提示工程、微調、預訓練和智能體四大類，逐一深入剖析各類方法的原理、特點、優勢及局限。同時，全面匯總與該任務緊密相關的數據集及評估指標，系統探討其特性、適用場景以及在衡量模型性能方面的關鍵作用。通過這一系列全面且深入的綜述工作，為研究者清晰呈現該領域的整體架構、研究脈絡與發展態勢，助力其精準把握技術發展方向，在未來研究中精準發力，有效攻克現有難題，進一步拓展和深化文本到 SQL 技術的應用邊界與創新深度，推動該技術在更多領域落地生根、蓬勃發展，創造更大價值。

2.預備知識

2.1 文本到 SQL 問題

文本到 SQL 任務核心在于，給定自然語言問題與數據庫，精準生成能從數據庫檢索目標信息的 SQL 查詢語句。從技術視角看，此任務可抽象為序列到序列問題。輸入包含自然語言問題，由一系列詞元組成，每個詞元承載特定語義；以及數據庫模式，涵蓋多張表及其列信息，共同勾勒數據結構輪廓。輸出則是精心構造的 SQL 查詢，同樣由詞元序列構成，各詞元遵循 SQL 語法規則，協同確定查詢邏輯與范圍，確保準確提取所需數據，猶如依藍圖精準搭建通往目標數據的橋梁，每個元素不可或缺、緊密配合，實現從自然語言意圖到數據庫操作指令的無縫轉換。

2.2 解決方法

現代技術多采用深度學習模型，特別是 Encoder-Decoder 架構處理此任務。在編碼階段，編碼器深度剖析輸入的自然語言問題與數據庫模式，經復雜計算與特征提取，將其轉化為高維隱藏狀態，此狀態蘊含豐富語義與結構信息，如同將原料加工為富含多種元素的精華液，為后續步驟奠基。解碼時，解碼器依據編碼所得隱藏狀態，依序生成 SQL 查詢詞元，計算每個詞元生成概率，確保語句符合 SQL 語法規范與語義邏輯。訓練過程中，模型依負對數似然損失函數優化參數，使生成正確 SQL 查詢概率最大化，如同在迷宮中尋找最短路徑，不斷調整方向，直至精準生成符合預期的 SQL 查詢，實現從輸入到輸出的精準映射與高效轉換。

2.3 挑戰

2.3.1  自然語言歧義性

自然語言歧義性是文本到 SQL 任務的關鍵難題。分詞歧義在眾多語言中普遍存在，如中文、日語等語言文字連續書寫，缺乏天然分隔符，在將語句分割為獨立語義單元時，不同切分方式會導致含義變化，如“下雨天留客天留我不留”因斷句差異可產生多種理解。詞義歧義表現為一詞多義，如“蘋果”可指水果或科技公司，在不同語境下語義截然不同，模型需精準判別。指代歧義使代詞所指模糊，如“他給了小李一本書，他很高興”中“他”指代不明，易干擾 SQL 查詢構建。省略歧義因語句省略關鍵成分引發理解分歧，如“買了三件衣服，退了一件”中省略主體與退貨原因，增加理解與查詢生成難度。語用歧義受場景、說話者意圖等因素左右，同一語句在不同情境下含義天差地別，如“你吃飯了嗎”在日常問候與餐廳服務員詢問場景下意圖全然不同，模型需結合多因素準確解析真實意圖，跨越歧義障礙精準生成 SQL 查詢。

2.3.2  數據庫規模與多樣性

現實數據庫規模龐大，表與列數量眾多且關系錯綜復雜，似巨大迷宮。模型難以在單次處理中納入全部表結構信息，易因信息缺失導致 SQL 查詢錯誤。不同領域數據庫命名規則、格式與結構差異顯著，如醫療數據庫與金融數據庫，字段命名從專業術語到行業慣例各不相同，部分名稱抽象隱晦或含大量縮寫，增加理解難度。數據類型與格式多樣，日期數據多種表示法并存，如“2024-01-01”與“01/01/2024”，要求模型具備強大數據解析與轉換能力，在復雜數據庫環境中精準定位與提取信息，生成適配 SQL 查詢，如同在多元文化世界中精準溝通交流，確保信息準確無誤交互。

2.3.3 SQL 查詢復雜性

SQL 查詢復雜性涉及多方面。結構層面，多表連接、嵌套子查詢等操作常見，如查詢員工及其部門、上級信息需關聯多張表，模型需精準把握連接條件與邏輯順序，否則結果錯誤。條件篩選中，復雜過濾條件考驗模型對數據屬性理解與邏輯運用，如按時間段、數值范圍、字符串模糊匹配篩選，需準確生成條件表達式。函數運用方面，特定領域查詢常需專業 SQL 函數，如財務數據統計、文本處理函數，模型需掌握函數語法語義及適用場景，依據需求準確調用，確保查詢結果精準無誤，如同專業工匠運用復雜工具雕琢藝術品，每個細節處理精準到位，方能成就完美查詢。

2.3.4 語用歧義性

語用歧義源于語境、說話者屬性及場景差異，致使句子理解多樣。例如“查詢最近訂單”，個人用戶與企業采購場景下“最近”時間跨度不同，訂單篩選條件有別。旅游咨詢中“查找熱門景點”，游客與旅行社需求差異大，前者關注體驗，后者側重運營，模型需洞察語用差異，結合背景知識精準生成符合用戶需求的 SQL 查詢，實現從語義理解到語用適配的跨越，提升查詢精準度與實用性。

2.3.5 魯棒性與效率要求

實際應用中，用戶輸入常含拼寫錯誤、語法瑕疵或語句殘缺，如“查旬銷售數據”“找出收入大于 100 員工信息，按部門排序”，模型需精準識別意圖，糾錯補全生成正確 SQL 查詢。同時，SQL 查詢執行效率關乎系統響應速度與用戶體驗，尤其在大規模數據庫中，優化查詢計劃、減少冗余操作、精準索引運用至關重要，如海量電商訂單查詢，高效索引可大幅縮短查詢時間，提升系統吞吐量，模型生成查詢需兼顧準確性與高效性，平衡優化兩端需求，確保系統穩定高效運行。

3.指標與數據集

3.1 評估指標

3.1.1  精確匹配準確率（EM）

精確匹配準確率要求模型生成的 SQL 語句與標準答案嚴格一致，從語法完整性、關鍵字準確性到語句邏輯結構，任何細微差異都判定為錯誤。此指標在評估模型性能時極為嚴格，為文本到 SQL 任務準確性提供基礎衡量標準，確保模型生成 SQL 查詢在理想狀態下完全符合預期，過濾掉似是而非的結果，如同用精密濾網篩選純凈黃金，是衡量模型在簡單、明確任務場景下能否精準輸出的關鍵指標。

3.1.2 執行準確率（EX）

執行準確率聚焦 SQL 查詢執行后的實際結果，將模型生成查詢在數據庫執行的輸出與參考答案比對，若二者匹配則認定該查詢正確。此指標緊密關聯實際應用，檢驗模型生成 SQL 在真實數據庫環境中的有效性，考量查詢能否準確檢索預期數據，反映模型在復雜數據環境中執行查詢任務的成功率，如同在實戰演習中檢驗士兵任務完成質量，是評估模型是否能在現實數據庫操作中達成目標的核心指標。

3.1.3 有效效率評分（VES）

有效效率評分綜合考量 SQL 查詢的正確性與執行效率，通過復雜公式精準量化二者關系。它以查詢有效性為基石，即判斷查詢能否正確執行并返回預期結果，同時兼顧執行效率，對比生成查詢與標準答案查詢的執行時間，以比值衡量效率。VES 為模型性能評估增添動態維度，避免模型生成僅正確但執行拖沓的 SQL 查詢，平衡準確性與效率天平，確保模型在高效處理任務同時保證結果質量，適應實際應用對速度與精度雙重需求，如同評估運動員既看比賽成績又考量用時長短，全面評價模型在真實場景中的綜合表現。

3.1.4 測試套件準確率（TS）

測試套件準確率從海量隨機生成數據庫中精心構建聚焦測試套件，憑借高代碼覆蓋率確保全面檢測模型在不同數據庫場景下預測正確 SQL 查詢能力。此指標突破單一測試局限，測量模型語義準確性上限，深度評估模型跨數據庫架構、數據分布及復雜任務情境下的適應性與精準度，如在多種風格迷宮中測試導航能力，精準定位模型在處理復雜多樣任務、應對不同數據庫結構與數據分布變化時的性能瓶頸與優勢，為優化模型提供關鍵方向指引，提升模型通用能力與魯棒性。

3.2 數據集

3.2.1 單域數據集

ATIS：源于機票預訂系統，數據源自真實用戶查詢與對應 SQL 生成場景，為模型構建自然語言與 SQL 映射提供航空領域典型樣本，助模型掌握機票預訂流程相關查詢模式，如依航班時間、目的地、乘客信息查詢航班座位可用性、票價詳情等常見需求對應的 SQL 構建方式，是模型學習航空領域文本到 SQL 轉換的優質基石。

GeoQuery：扎根美國地理知識領域，數據含地理實體查詢與 SQL 語句，助模型理解地理信息檢索邏輯，如依據城市名稱查經緯度、按地理區域查河流湖泊分布等查詢對應的 SQL 編碼策略，提升模型處理地理數據查詢能力，豐富對地理領域語義理解與查詢表達能力，如同為探索地理數據寶庫提供精準地圖與鑰匙。

Scholar：反映學術數據庫查詢需求全貌，涵蓋論文、作者、引用等多元信息檢索情境 SQL 標注，助模型熟悉學術研究場景復雜查詢，如依關鍵詞、作者機構查文獻引用網絡、特定時間段高引論文檢索等任務對應的 SQL 構建規則，為學術數據庫交互提供智能支持，推動學術資源高效利用。

Advising：聚焦學生學術咨詢情境，模擬真實咨詢問題生成 SQL 標注數據，如課程選擇建議、學業進度查詢、學位要求核對等任務對應的 SQL 查詢模式，為模型應對學術咨詢領域文本到 SQL 挑戰提供實戰訓練，提升服務教育領域數據交互能力，精準輔助學生學術規劃與管理。

3.2.2 跨域數據集

WikiSQL：基于維基百科大規模標注數據，廣泛覆蓋多領域知識，挑戰模型跨領域構建自然語言與 SQL 映射能力。其豐富多樣的數據促使模型學習通用映射策略，突破單一領域局限，適應不同主題內容查詢需求，如從歷史事件時間線查詢到科技產品參數檢索等廣泛場景 SQL 生成，培養模型跨域數據處理靈活性與適應性，成為模型拓展視野、提升泛化能力的試煉場。

Spider：作為復雜文本到 SQL 任務標桿數據集，集成眾多領域數據庫，平均每張數據庫關聯多個表，SQL 語句涵蓋復雜操作，如多層嵌套子查詢、多表聯合查詢及豐富函數運用。此數據集全方位考驗模型處理復雜結構、多樣化查詢及跨域知識遷移能力，推動模型在高難度任務中不斷進化，挖掘深層語義理解與精準查詢生成潛力，如同攀登技術高峰的陡峭階梯，引領模型走向卓越性能境界。

KaggleDBQA：采自真實網絡數據庫，具真實世界數據特質，含特定領域數據類型、原始格式與無約束自然語言查詢，為模型模擬實戰環境。如電商產品評論數據分析、社交媒體用戶行為挖掘等場景下 SQL 生成任務，助模型適應真實業務數據復雜性與多樣性，提升應對現實場景中不規則、動態變化查詢需求能力，錘煉在數據海洋實戰中精準導航與高效檢索技能。

DuSQL：專為中文跨域文本到 SQL 任務打造，填補中文標注數據空白。經深入分析多領域應用問題手工標注海量 SQL 查詢，大量涉及行或列計算任務，推動中文文本到 SQL 技術突破。為中文語境下模型學習自然語言與 SQL 映射提供充足養分，提升處理中文復雜語義與查詢需求能力，助力中文數據庫交互智能化發展，為中文信息處理技術創新注入強大動力。

BIRD：聚焦語法歧義消解、數據庫值理解與查詢效率優化，多維度挑戰模型性能。其豐富多樣問題難度分級，為模型提供漸進式提升階梯，如處理模糊語義查詢、復雜嵌套結構及優化長查詢執行效率任務，各問題標注可選證據值輔助理解。促使模型在精準語義解析、高效查詢生成及適應復雜數據庫交互上深度進化，提升實際應用價值，優化用戶數據庫交互體驗。

BEAVER：瞄準真實企業環境構建，彌補現有數據集與實際企業數據庫結構、查詢復雜差距。借企業數據倉庫匿名化處理，構建含復雜表連接與聚合操作數據集，模擬企業級數據管理與分析任務，如供應鏈數據整合查詢、財務報表復雜統計分析等 SQL 生成需求，訓練模型適應企業嚴苛標準，提升在大規模復雜業務場景下穩健高效處理數據能力，成為企業數據智能化管理得力助手。

CoSQL：為構建通用數據庫查詢對話系統設計，數據源于模擬用戶與 SQL 專家交互收集的超大量對話與標注 SQL 查詢，覆蓋眾多領域復雜數據庫。模型在此數據集上學習處理多輪交互、動態調整查詢策略及應對復雜數據庫關系能力，如多輪對話中逐步細化查詢條件、處理跨表關聯動態變化場景，提升在交互性數據庫查詢任務中的智能水平與靈活性，實現自然流暢人機數據庫交互。

CHASE：立足大規模中文數據與跨數據庫上下文依賴，為模型處理中文復雜語境與多表關聯查詢提供實戰平臺。數據集含大量問題序列與 SQL 標注，分布于多表關系數據庫，涉及多領域知識融合查詢任務，如醫療病歷關聯診斷信息查詢、物流訂單多環節狀態跟蹤查詢，推動模型掌握中文語義深度理解、跨庫關聯推理與精準查詢生成能力，提升中文數據庫交互系統性能與用戶體驗。

EHRSQL：專注醫療領域電子健康記錄數據，數據源自真實醫護人員查詢需求，涵蓋患者信息檢索、統計分析等關鍵任務 SQL 標注。為模型深耕醫療數據處理提供專業場景訓練，如依診斷代碼查患者群體特征、按時間序列分析病情發展趨勢等查詢對應的 SQL 生成優化，提升模型在醫療信息管理與輔助決策中的價值，促進醫療數據智能應用發展，守護醫療數據高效精準利用。

3.2.3 增強數據集

ADVETA：首開先河評估模型應對表格擾動魯棒性，突破以往僅聚焦自然語言擾動局限。通過改變數據庫表格結構、添加噪聲元素或調整數據分布，檢驗模型在表格數據不穩定狀態下維持查詢準確性能力，如模擬數據庫更新、數據缺失或錯誤場景下 SQL 生成可靠性，強化模型對數據結構變異適應能力，提升在復雜多變數據環境中穩健服務性能，確保系統面對數據波動可靠運行。

Spider-DK：聚焦模型運用領域特定知識處理數據能力，借數據轉換技術生成含隱式查詢列、推理挑戰、同義詞替換及條件生成等復雜元素數據樣本。測試模型在數據語義模糊、信息隱含場景下挖掘知識、生成準確 SQL 查詢能力，如依據行業術語同義詞、數據邏輯關聯推理查詢意圖，推動模型知識理解與應用深度拓展，提升跨領域數據處理智能水平，解鎖更多數據潛在價值。

Spider-SS&CG：借數據庫模式簡化與復雜變化任務，雙向錘煉模型性能。訓練中動態調整數據庫結構復雜度，從簡化模式助模型捕捉核心關系，到復雜模式考驗應對大規模關系能力，檢驗模型對不同復雜度數據庫架構適應性與查詢生成優化能力，如從單表基礎查詢過渡到多表復雜關聯查詢場景下的表現，推動模型在結構動態變化環境中精準高效生成 SQL 查詢，實現對數據庫架構多樣性的靈活駕馭。
Spider-SYN：引入同義詞替換技術模擬真實語言多樣性，以含同義詞替換的數據庫模式相關詞匯數據集考驗模型魯棒性。評估模型在面對詞匯變體干擾時準確鏈接數據庫模式、生成無誤 SQL 查詢能力，如處理地名、產品名同義詞變化場景下查詢構建，強化模型語義理解穩定性與適應性，確保在自然語言多變情境下準確檢索數據，提升交互靈活性與準確性

Spider-SSP：聚焦模式特定解析能力，借變更數據庫模式中表名、列名檢驗模型對未知結構適應性與解析準確性。確保模型在數據庫架構調整、命名規則變化場景下仍能精準識別語義、構建正確查詢邏輯，如企業數據庫字段更新、系統融合場景下 SQL 查詢無縫過渡，提升模型通用性與可維護性，降低系統因結構調整對數據查詢功能影響。
Spider-Realistic：緊密圍繞企業真實應用場景構建問題與 SQL 語句對，數據反映實際業務邏輯與復雜查詢需求。訓練模型處理多級別復雜查詢，從簡單篩選到嵌套多層子查詢、跨多部門數據關聯分析，如企業銷售數據分析、供應鏈優化查詢任務，提升模型在企業級數據管理中實戰能力，推動企業數據庫交互智能化升級，精準服務企業決策與運營管理。
CSpider：直擊中文文本處理難題，鑒于中文需分詞處理且 SQL 關鍵字多為英文，借跨語言知識嵌入技術彌補語義鴻溝。為模型處理中文文本到 SQL 任務優化語義解析流程，提升中文分詞準確性與中英文語義映射能力，如處理中文商品描述查詢庫存、中文新聞數據提取結構化信息場景下 SQL 生成，推動中文數據庫交互技術創新，拓展中文信息處理應用深度廣度。
TrustSQL：著重評估模型生成 SQL 查詢決策能力，從問題處理可行性多維度考量。基于問題表述方式差異設計測試，判斷模型生成查詢正確性、棄權合理性及預測錯誤查詢風險能力，如區分可解、模糊、無解查詢場景處理策略，提升模型智能決策水平，優化查詢資源分配，避免錯誤查詢執行損耗，提升系統整體可靠性與效率，保障數據交互精準高效。
BigTable-0.2k：依托 BIRD 數據集豐富資源，設計涵蓋文本到 SQL、SQL 調試、SQL 優化、模式鏈接、SQL 到文本多任務框架。全方位評估模型在 SQL 生命周期各環節及跨任務協同能力，如調試生成查詢錯誤、優化查詢性能、精準鏈接數據庫模式及逆向轉換 SQL 為自然語言能力，推動模型成為 SQL 處理全能選手，提升在復雜數據庫管理與交互場景下綜合服務能力，實現多任務無縫切換與協同增效。
SParC：憑借復雜上下文依賴與高語義多樣性，考驗模型跨域知識遷移與未知場景泛化能力。數據含多輪對話中動態變化 SQL 查詢與數據庫交互情境，模型需依上下文靈活調整查詢策略、精準解析語義，如對話式數據探索、交互式報表生成任務中 SQL 動態構建，提升模型交互智能與自適應能力，滿足用戶動態信息需求，塑造自然流暢數據庫交互體驗。

4.方法論

4.1 傳統文本到 SQL 方法

早期文本到 SQL 任務多依賴模板或規則方法，將自然語言生硬映射至預定義 SQL 模板，缺乏靈活性與適應性，面對復雜數據庫架構與查詢需求常力不從心。

伴隨深度學習發展，LSTM 與 Transformer 模型成為主流。LSTM 憑借獨特門控機制捕捉序列數據長期依賴，率先應用于文本到 SQL 任務，在處理簡單查詢場景展現初步成效，可學習問題與 SQL 語句間順序依賴關系。然而，面對長距離復雜語義關聯查詢，如深度嵌套子查詢或多表長鏈關聯查詢，其信息傳遞易衰減、梯度消失問題凸顯，導致性能瓶頸。

Transformer 模型攜自注意力機制革新文本到 SQL 領域，通過為輸入元素動態分配權重，精準捕捉長距離依賴，高效處理復雜查詢語義。諸多基于此架構模型應運而生，如 GraPPa 引入語法增強預訓練提升模型對數據庫模式理解深度，精準解析查詢語法語義；TaBERT 創新聯合學習文本與表格數據語義表征，強化語義解析精準度，尤其在含模糊語義或隱式關聯查詢中表現卓越，實現更準確自然語言到 SQL 映射，推動傳統方法向精準語義理解與復雜查詢處理進化，為后續技術迭代筑牢根基。

4.2 基于提示的文本到 SQL

4.2.1 零樣本提示

零樣本提示模式下，模型未針對任務專項訓練，僅憑任務描述、測試問題與數據庫概要信息生成 SQL 查詢。此策略高度依賴模型大規模預訓練積累知識與數據泛化能力，在簡單通用查詢場景或新領域初步探索中可快速響應，但面對復雜數據庫結構與語義模糊查詢，因缺乏任務特定知識與實例引導，準確性波動大，輸出結果可能偏離預期，如處理含多層嵌套邏輯或專業領域術語查詢時易出錯，僅適用于對精度要求適中的快速查詢場景或新任務原型探索階段，為模型應用提供初步方向指引與應急響應能力。

4.2.2 少樣本提示

少樣本提示為模型提供少量優質案例輔助學習任務模式，顯著提升復雜任務處理性能。SC-prompt 創新采用結構與內容分離策略，先依案例生成含占位符 SQL 結構框架，再精準填充值，增強查詢生成邏輯性與準確性；MCS-SQL 經多輪模式鏈接、并行 SQL 生成與智能篩選，借多個提示挖掘參數空間，精準匹配查詢意圖，提升復雜查詢處理精度與可靠性，有效解決因數據稀疏導致的模型理解困難，增強模型在少樣本條件下學習能力與查詢生成質量，拓展模型對復雜任務適應性與處理精度邊界，在實際應用中降低數據標注成本，提升任務處理效率與效果。

4.2.3 思維鏈提示（CoT）

思維鏈提示為模型注入推理思維，借中間步驟注釋激活復雜邏輯處理能力，與少樣本提示協同增效。如在處理含多條件篩選、分組聚合復雜查詢時，引導模型“逐步思考”，從數據需求拆解、關聯表確定到條件篩選順序規劃，優化查詢生成過程。實驗證明關鍵推理語句添加可顯著提升模型在復雜任務中推理表現，尤其在無充足樣本場景下助力模型理解深層語義、構建合理查詢邏輯，精準處理模糊歧義查詢，提升生成 SQL 查詢可解釋性與準確性，推動模型從單純數據擬合邁向智能推理決策，增強用戶對模型結果信任度與交互體驗深度。

4.3 微調文本到 SQL

4.3.1 全參數微調

全參數微調對模型全體參數依特定任務與領域數據深度優化，在如 Spider 數據集高精度任務中，全面重塑模型參數空間提升 SQL 生成準確性，使模型精準適配任務需求。然而，此方法計算資源與數據需求巨大，易引發過擬合風險，如小規模數據集微調易致模型記憶數據細節而非掌握通用規則，在新數據或跨域任務中泛化力弱，需海量標注數據與強大算力支撐，常用于對精度要求嚴苛、任務邊界明確且數據資源充沛場景，為特定任務打造高精度模型，確保任務關鍵性能指標達成，推動技術在專業領域深度應用。

4.3.2 參數高效微調

參數高效微調另辟蹊徑，僅針對模型關鍵參數或模塊精準微調，如聚焦 SQL 語句結構解析層、數據庫模式理解模塊，在保留預訓練模型通用語言知識前提下優化任務適配能力。此方法大幅削減訓練成本與資源消耗，縮短訓練周期，提升模型迭代效率。在處理多領域任務時，能快速適應 SQL 復雜度變化與不同數據庫模式，如金融、醫療領域數據查詢任務切換中，高效平衡模型通用性與專業性，以輕量微調實現性能優化，增強模型在資源受限環境下適應性與任務處理靈活性，拓展文本到 SQL 技術應用廣度與多樣性，促進技術在多領域廣泛落地。

4.4 任務訓練文本到 SQL

4.4.1 混合專家模型

混合專家模型為文本到 SQL 任務創新引入分工協作架構，如 SQL-GEN 集成自然語言理解、數據庫模式解析、SQL 生成等多領域專家模塊。各模塊各司其職、協同作戰，自然語言理解模塊剖析查詢意圖，模式解析模塊拆解數據庫架構，SQL 生成模塊依前序處理構建精準查詢，提升系統學習效率與效果。在處理復雜跨域任務時，借模塊專業化優勢靈活調配資源，快速處理不同領域、結構數據庫查詢需求，如應對電商、醫療融合查詢場景，依任務階段激活對應專家模塊，精準生成跨領域 SQL 查詢，提升模型處理復雜任務協同性與準確性，為大規模復雜數據交互場景提供高效解決方案，推動文本到 SQL 技術向集成化、專業化方向創新發展。

4.4.2 基于 Transformer 模型

基于 Transformer 架構模型專為文本到 SQL 任務量身定制，CodeS 開源架構通過削減參數規模、預訓練 SQL 生成任務優化模型效率與準確性，借數據庫提示技術精準篩選數據元素提升查詢精度，且利用數據增強技術提升跨域適應力，為開發者提供高效工具；MIGA 借預訓練模型知識遷移優勢，將任務拆解為多子任務，如模式預測、語句轉換預測等，并引入 SQL 擾動技術增強模型魯棒性，在處理大規模復雜任務中表現卓越，有效提升查詢生成質量與穩定性，推動模型在復雜數據庫交互中不斷拓展能力邊界，實現從自然語言到精準 SQL 查詢高效轉換，為數據密集型任務提供強大技術支撐。

4.5 基于 LLM 智能體的文本到 SQL

智能體框架為文本到 SQL 任務開辟全新協作范式。MAC-SQL 集成分解、選擇與修正智能體，分解智能體依邏輯拆解復雜查詢為子問題鏈，選擇智能體篩除無關數據干擾，修正智能體借外部工具驗證修正 SQL 錯誤，多輪協作提升復雜查詢處理效率與準確性；Tool-SQL 配備專業檢索與檢測工具智能體，檢索工具精確定位數據庫元素，檢測工具實時診斷修正 SQL 語句匹配問題，保障查詢精準度；SQLFixAgent 多智能體協同流程中，生成智能體發起查詢草案，檢測智能體揪出語法語義瑕疵，優化智能體借工具迭代優化 SQL，確保高質量輸出；MAG-SQL 從模式篩選、問題分解到子查詢迭代優化，全程智能協同，提升查詢處理效率與精度；MAGIC 自動生成糾錯指南智能體，依錯誤模式智能引導 SQL 修正；Distyl AI 引擎智能體依用戶反饋動態優化查詢結果，跨領域知識檢索增強查詢背景知識支撐；SuperSQL 融合架構、提示工程與優化策略智能體，在預處理強化數據關聯，選例生成確保查詢可靠性，解碼生成高效 SQL 查詢，多技術協同提升系統性能。此范式借智能體協作靈活處理復雜任務，提升模型交互性、適應性與自優化能力，塑造自然語言與數據庫交互新生態，引領文本到 SQL 技術邁向智能協作新時代，為各行業數據管理與利用帶來革命性變革。

5.結論

本文對大語言模型增強的文本到 SQL 生成技術展開全景式綜述，系統梳理其發展脈絡、技術分類、評估體系與研究挑戰。傳統方法奠定技術根基，從早期模板規則演進至深度學習架構優化；提示工程為模型注入靈活應變能力，零樣本快速探索、少樣本精準學習、思維鏈深度推理各擅勝場；微調技術平衡通用與專用，全參數微調追求極致精度、參數高效微調兼顧成本效率；任務訓練塑造專業模型，混合專家協同分工、Transformer 架構創新驅動；LLM 智能體框架開啟智能協作新紀元，多智能體協同攻克復雜查詢難題。評估指標與豐富數據集為技術演進精準導航、提供成長養分，從單域專長培育到跨域復雜挑戰，再到增強數據魯棒性錘煉，全方位推動技術成熟。展望未來，持續深化提示工程策略、創新微調優化路徑、拓展智能體協作潛能，將提升模型性能、拓展應用邊界，推動文本到 SQL 技術在智能數據交互領域持續創新，深度賦能各行業數字化轉型，解鎖海量數據潛藏價值，以智能數據語言交互驅動業務創新與決策優化，引領智能時代數據管理與利用新潮流。

論文地址：??https://arxiv.org/pdf/2410.06011??

Large Language Model Enhanced Text-to-SQL Generation: A Survey  

原文鏈接：https://www.yuque.com/u21774036/qnmlr1/oqbgit10n67zl9q4?singleDoc# 《大語言模型增強的文本到 SQL 生成：綜述》

本文轉載自??AIGC前沿技術追蹤??，作者：AIGC前沿技術追蹤