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(shù)字化時代，數(shù)據(jù)已成為人類生產(chǎn)生活中至關重要的生產(chǎn)要素。隨著電子設備的迅猛普及，海量數(shù)據(jù)庫如雨后春筍般涌現(xiàn)，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(shù)據(jù)庫查詢語言宛如攀登陡峭高山，門檻頗高。即使是專業(yè)從業(yè)者，在面對不同領域數(shù)據(jù)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(xiàn)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(zhuǎn)換為結構化查詢語言（SQL）命令，由此極大地降低了使用數(shù)據(jù)庫查詢的門檻，賦予用戶以自然流暢的母語方式與數(shù)據(jù)庫交互的能力。通過這種轉(zhuǎn)換，用戶無需再為復雜的 SQL 語法規(guī)則所困擾，能夠直接以日常語言表達需求，從數(shù)據(jù)庫中精準獲取所需信息，如同為在數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)之間長期存在的隔閡，使數(shù)據(jù)利用更加高效便捷，為各領域數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務發(fā)展注入強大動力。

1.3 技術發(fā)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(fā)的 LUNAR 系統(tǒng)，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(qū)。早期研究多基于精心設計的規(guī)則構建系統(tǒng)，此類方法在簡單場景或特定領域內(nèi)能夠發(fā)揮一定作用，但隨著數(shù)據(jù)量呈指數(shù)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(guī)模數(shù)據(jù)處理需求。

隨著技術發(fā)展，深度神經(jīng)網(wǎng)絡登上舞臺，成為主流研究方向?；?LSTM 和 Transformer 的方法相繼涌現(xiàn)，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(shù)據(jù)稀疏性致使模型在訓練過程中難以充分學習各種數(shù)據(jù)模式，導致泛化能力受限，在面對新領域或復雜任務時表現(xiàn)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(zhuǎn)變。像 ChatGPT-4 等先進模型在 Spider 數(shù)據(jù)集上展現(xiàn)出卓越性能，樹立了執(zhí)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(yōu)化文本到 SQL 生成技術，挖掘更多潛在應用價值與創(chuàng)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(jù)訓練策略差異，將其細分為提示工程、微調(diào)、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(yōu)勢及局限。同時，全面匯總與該任務緊密相關的數(shù)據(jù)集及評估指標，系統(tǒng)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(xiàn)該領域的整體架構、研究脈絡與發(fā)展態(tài)勢，助力其精準把握技術發(fā)展方向，在未來研究中精準發(fā)力，有效攻克現(xiàn)有難題，進一步拓展和深化文本到 SQL 技術的應用邊界與創(chuàng)新深度，推動該技術在更多領域落地生根、蓬勃發(fā)展，創(chuàng)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(shù)據(jù)庫，精準生成能從數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫模式，涵蓋多張表及其列信息，共同勾勒數(shù)據(jù)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(guī)則，協(xié)同確定查詢邏輯與范圍，確保準確提取所需數(shù)據(jù)，猶如依藍圖精準搭建通往目標數(shù)據(jù)的橋梁，每個元素不可或缺、緊密配合，實現(xiàn)從自然語言意圖到數(shù)據(jù)庫操作指令的無縫轉(zhuǎn)換。

2.2 解決方法

現(xiàn)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(shù)據(jù)庫模式，經(jīng)復雜計算與特征提取，將其轉(zhuǎn)化為高維隱藏狀態(tài)，此狀態(tài)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(xù)步驟奠基。解碼時，解碼器依據(jù)編碼所得隱藏狀態(tài)，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(guī)范與語義邏輯。訓練過程中，模型依負對數(shù)似然損失函數(shù)優(yōu)化參數(shù)，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(diào)整方向，直至精準生成符合預期的 SQL 查詢，實現(xiàn)從輸入到輸出的精準映射與高效轉(zhuǎn)換。

2.3 挑戰(zhàn)

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(xù)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(chǎn)生多種理解。詞義歧義表現(xiàn)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(fā)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(shù)據(jù)庫規(guī)模與多樣性

現(xiàn)實數(shù)據(jù)庫規(guī)模龐大，表與列數(shù)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(shù)據(jù)庫命名規(guī)則、格式與結構差異顯著，如醫(yī)療數(shù)據(jù)庫與金融數(shù)據(jù)庫，字段命名從專業(yè)術語到行業(yè)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(shù)據(jù)類型與格式多樣，日期數(shù)據(jù)多種表示法并存，如“2024-01-01”與“01/01/2024”，要求模型具備強大數(shù)據(jù)解析與轉(zhuǎn)換能力，在復雜數(shù)據(jù)庫環(huán)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(lián)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(shù)據(jù)屬性理解與邏輯運用，如按時間段、數(shù)值范圍、字符串模糊匹配篩選，需準確生成條件表達式。函數(shù)運用方面，特定領域查詢常需專業(yè) SQL 函數(shù)，如財務數(shù)據(jù)統(tǒng)計、文本處理函數(shù)，模型需掌握函數(shù)語法語義及適用場景，依據(jù)需求準確調(diào)用，確保查詢結果精準無誤，如同專業(yè)工匠運用復雜工具雕琢藝術品，每個細節(jié)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(yè)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(cè)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(xiàn)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(shù)據(jù)”“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(zhí)行效率關乎系統(tǒng)響應速度與用戶體驗，尤其在大規(guī)模數(shù)據(jù)庫中，優(yōu)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(tǒng)吞吐量，模型生成查詢需兼顧準確性與高效性，平衡優(yōu)化兩端需求，確保系統(tǒng)穩(wěn)定高效運行。

3.指標與數(shù)據(jù)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(tài)下完全符合預期，過濾掉似是而非的結果，如同用精密濾網(wǎng)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(zhí)行準確率（EX）

執(zhí)行準確率聚焦 SQL 查詢執(zhí)行后的實際結果，將模型生成查詢在數(shù)據(jù)庫執(zhí)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(lián)實際應用，檢驗模型生成 SQL 在真實數(shù)據(jù)庫環(huán)境中的有效性，考量查詢能否準確檢索預期數(shù)據(jù)，反映模型在復雜數(shù)據(jù)環(huán)境中執(zhí)行查詢?nèi)蝿盏某晒β?，如同在實?zhàn)演習中檢驗士兵任務完成質(zhì)量，是評估模型是否能在現(xiàn)實數(shù)據(jù)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(zhí)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(zhí)行并返回預期結果，同時兼顧執(zhí)行效率，對比生成查詢與標準答案查詢的執(zhí)行時間，以比值衡量效率。VES 為模型性能評估增添動態(tài)維度，避免模型生成僅正確但執(zhí)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(zhì)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(xiàn)。

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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫架構、數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫結構與數(shù)據(jù)分布變化時的性能瓶頸與優(yōu)勢，為優(yōu)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(shù)據(jù)集

3.2.1 單域數(shù)據(jù)集

ATIS：源于機票預訂系統(tǒng)，數(shù)據(jù)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(zhuǎn)換的優(yōu)質(zhì)基石。

GeoQuery：扎根美國地理知識領域，數(shù)據(jù)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(jù)城市名稱查經(jīng)緯度、按地理區(qū)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)寶庫提供精準地圖與鑰匙。

Scholar：反映學術數(shù)據(jù)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(wǎng)絡、特定時間段高引論文檢索等任務對應的 SQL 構建規(guī)則，為學術數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，如課程選擇建議、學業(yè)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(zhàn)提供實戰(zhàn)訓練，提升服務教育領域數(shù)據(jù)交互能力，精準輔助學生學術規(guī)劃與管理。

3.2.2 跨域數(shù)據(jù)集

WikiSQL：基于維基百科大規(guī)模標注數(shù)據(jù)，廣泛覆蓋多領域知識，挑戰(zhàn)模型跨領域構建自然語言與 SQL 映射能力。其豐富多樣的數(shù)據(jù)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(nèi)容查詢需求，如從歷史事件時間線查詢到科技產(chǎn)品參數(shù)檢索等廣泛場景 SQL 生成，培養(yǎng)模型跨域數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集，集成眾多領域數(shù)據(jù)庫，平均每張數(shù)據(jù)庫關聯(lián)多個表，SQL 語句涵蓋復雜操作，如多層嵌套子查詢、多表聯(lián)合查詢及豐富函數(shù)運用。此數(shù)據(jù)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(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫，具真實世界數(shù)據(jù)特質(zhì)，含特定領域數(shù)據(jù)類型、原始格式與無約束自然語言查詢，為模型模擬實戰(zhàn)環(huán)境。如電商產(chǎn)品評論數(shù)據(jù)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(yè)務數(shù)據(jù)復雜性與多樣性，提升應對現(xiàn)實場景中不規(guī)則、動態(tài)變化查詢需求能力，錘煉在數(shù)據(jù)海洋實戰(zhàn)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(shù)據(jù)空白。經(jīng)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(yǎng)分，提升處理中文復雜語義與查詢需求能力，助力中文數(shù)據(jù)庫交互智能化發(fā)展，為中文信息處理技術創(chuàng)新注入強大動力。

BIRD：聚焦語法歧義消解、數(shù)據(jù)庫值理解與查詢效率優(yōu)化，多維度挑戰(zhàn)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(yōu)化長查詢執(zhí)行效率任務，各問題標注可選證據(jù)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(shù)據(jù)庫交互上深度進化，提升實際應用價值，優(yōu)化用戶數(shù)據(jù)庫交互體驗。

BEAVER：瞄準真實企業(yè)環(huán)境構建，彌補現(xiàn)有數(shù)據(jù)集與實際企業(yè)數(shù)據(jù)庫結構、查詢復雜差距。借企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫匿名化處理，構建含復雜表連接與聚合操作數(shù)據(jù)集，模擬企業(yè)級數(shù)據(jù)管理與分析任務，如供應鏈數(shù)據(jù)整合查詢、財務報表復雜統(tǒng)計分析等 SQL 生成需求，訓練模型適應企業(yè)嚴苛標準，提升在大規(guī)模復雜業(yè)務場景下穩(wěn)健高效處理數(shù)據(jù)能力，成為企業(yè)數(shù)據(jù)智能化管理得力助手。

CoSQL：為構建通用數(shù)據(jù)庫查詢對話系統(tǒng)設計，數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫。模型在此數(shù)據(jù)集上學習處理多輪交互、動態(tài)調(diào)整查詢策略及應對復雜數(shù)據(jù)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(lián)動態(tài)變化場景，提升在交互性數(shù)據(jù)庫查詢?nèi)蝿罩械闹悄芩脚c靈活性，實現(xiàn)自然流暢人機數(shù)據(jù)庫交互。

CHASE：立足大規(guī)模中文數(shù)據(jù)與跨數(shù)據(jù)庫上下文依賴，為模型處理中文復雜語境與多表關聯(lián)查詢提供實戰(zhàn)平臺。數(shù)據(jù)集含大量問題序列與 SQL 標注，分布于多表關系數(shù)據(jù)庫，涉及多領域知識融合查詢?nèi)蝿?，如醫(yī)療病歷關聯(lián)診斷信息查詢、物流訂單多環(huán)節(jié)狀態(tài)跟蹤查詢，推動模型掌握中文語義深度理解、跨庫關聯(lián)推理與精準查詢生成能力，提升中文數(shù)據(jù)庫交互系統(tǒng)性能與用戶體驗。

EHRSQL：專注醫(yī)療領域電子健康記錄數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)源自真實醫(yī)護人員查詢需求，涵蓋患者信息檢索、統(tǒng)計分析等關鍵任務 SQL 標注。為模型深耕醫(yī)療數(shù)據(jù)處理提供專業(yè)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(fā)展趨勢等查詢對應的 SQL 生成優(yōu)化，提升模型在醫(yī)療信息管理與輔助決策中的價值，促進醫(yī)療數(shù)據(jù)智能應用發(fā)展，守護醫(yī)療數(shù)據(jù)高效精準利用。

3.2.3 增強數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫表格結構、添加噪聲元素或調(diào)整數(shù)據(jù)分布，檢驗模型在表格數(shù)據(jù)不穩(wěn)定狀態(tài)下維持查詢準確性能力，如模擬數(shù)據(jù)庫更新、數(shù)據(jù)缺失或錯誤場景下 SQL 生成可靠性，強化模型對數(shù)據(jù)結構變異適應能力，提升在復雜多變數(shù)據(jù)環(huán)境中穩(wěn)健服務性能，確保系統(tǒng)面對數(shù)據(jù)波動可靠運行。

Spider-DK：聚焦模型運用領域特定知識處理數(shù)據(jù)能力，借數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換技術生成含隱式查詢列、推理挑戰(zhàn)、同義詞替換及條件生成等復雜元素數(shù)據(jù)樣本。測試模型在數(shù)據(jù)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(jù)行業(yè)術語同義詞、數(shù)據(jù)邏輯關聯(lián)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(shù)據(jù)處理智能水平，解鎖更多數(shù)據(jù)潛在價值。

Spider-SS&CG：借數(shù)據(jù)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(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)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(guī)模關系能力，檢驗模型對不同復雜度數(shù)據(jù)庫架構適應性與查詢生成優(yōu)化能力，如從單表基礎查詢過渡到多表復雜關聯(lián)查詢場景下的表現(xiàn)，推動模型在結構動態(tài)變化環(huán)境中精準高效生成 SQL 查詢，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫模式相關詞匯數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫模式、生成無誤 SQL 查詢能力，如處理地名、產(chǎn)品名同義詞變化場景下查詢構建，強化模型語義理解穩(wěn)定性與適應性，確保在自然語言多變情境下準確檢索數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫架構調(diào)整、命名規(guī)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(yè)數(shù)據(jù)庫字段更新、系統(tǒng)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(tǒng)因結構調(diào)整對數(shù)據(jù)查詢功能影響。
Spider-Realistic：緊密圍繞企業(yè)真實應用場景構建問題與 SQL 語句對，數(shù)據(jù)反映實際業(yè)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(shù)據(jù)關聯(lián)分析，如企業(yè)銷售數(shù)據(jù)分析、供應鏈優(yōu)化查詢?nèi)蝿?，提升模型在企業(yè)級數(shù)據(jù)管理中實戰(zhàn)能力，推動企業(yè)數(shù)據(jù)庫交互智能化升級，精準服務企業(yè)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(yōu)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(shù)據(jù)提取結構化信息場景下 SQL 生成，推動中文數(shù)據(jù)庫交互技術創(chuàng)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?；趩栴}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(qū)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(yōu)化查詢資源分配，避免錯誤查詢執(zhí)行損耗，提升系統(tǒng)整體可靠性與效率，保障數(shù)據(jù)交互精準高效。
BigTable-0.2k：依托 BIRD 數(shù)據(jù)集豐富資源，設計涵蓋文本到 SQL、SQL 調(diào)試、SQL 優(yōu)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(huán)節(jié)及跨任務協(xié)同能力，如調(diào)試生成查詢錯誤、優(yōu)化查詢性能、精準鏈接數(shù)據(jù)庫模式及逆向轉(zhuǎn)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(shù)據(jù)庫管理與交互場景下綜合服務能力，實現(xiàn)多任務無縫切換與協(xié)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(shù)據(jù)含多輪對話中動態(tài)變化 SQL 查詢與數(shù)據(jù)庫交互情境，模型需依上下文靈活調(diào)整查詢策略、精準解析語義，如對話式數(shù)據(jù)探索、交互式報表生成任務中 SQL 動態(tài)構建，提升模型交互智能與自適應能力，滿足用戶動態(tài)信息需求，塑造自然流暢數(shù)據(jù)庫交互體驗。

4.方法論

4.1 傳統(tǒng)文本到 SQL 方法

早期文本到 SQL 任務多依賴模板或規(guī)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(shù)據(jù)庫架構與查詢需求常力不從心。

伴隨深度學習發(fā)展，LSTM 與 Transformer 模型成為主流。LSTM 憑借獨特門控機制捕捉序列數(shù)據(jù)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(xiàn)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(lián)查詢，如深度嵌套子查詢或多表長鏈關聯(lián)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(tài)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(shù)據(jù)庫模式理解深度，精準解析查詢語法語義；TaBERT 創(chuàng)新聯(lián)合學習文本與表格數(shù)據(jù)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(lián)查詢中表現(xiàn)卓越，實現(xiàn)更準確自然語言到 SQL 映射，推動傳統(tǒng)方法向精準語義理解與復雜查詢處理進化，為后續(xù)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(shù)據(jù)庫概要信息生成 SQL 查詢。此策略高度依賴模型大規(guī)模預訓練積累知識與數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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?qū)I(yè)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(yōu)質(zhì)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(chuàng)新采用結構與內(nèi)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(jīng)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(shù)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(shù)據(jù)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(zhì)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(shù)據(jù)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(xié)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(shù)據(jù)需求拆解、關聯(lián)表確定到條件篩選順序規(guī)劃，優(yōu)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(xiàn)，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(shù)據(jù)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(diào)文本到 SQL

4.3.1 全參數(shù)微調(diào)

全參數(shù)微調(diào)對模型全體參數(shù)依特定任務與領域數(shù)據(jù)深度優(yōu)化，在如 Spider 數(shù)據(jù)集高精度任務中，全面重塑模型參數(shù)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(shù)據(jù)需求巨大，易引發(fā)過擬合風險，如小規(guī)模數(shù)據(jù)集微調(diào)易致模型記憶數(shù)據(jù)細節(jié)而非掌握通用規(guī)則，在新數(shù)據(jù)或跨域任務中泛化力弱，需海量標注數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(yè)領域深度應用。

4.3.2 參數(shù)高效微調(diào)

參數(shù)高效微調(diào)另辟蹊徑，僅針對模型關鍵參數(shù)或模塊精準微調(diào)，如聚焦 SQL 語句結構解析層、數(shù)據(jù)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(yōu)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(shù)據(jù)庫模式，如金融、醫(yī)療領域數(shù)據(jù)查詢?nèi)蝿涨袚Q中，高效平衡模型通用性與專業(yè)性，以輕量微調(diào)實現(xiàn)性能優(yōu)化，增強模型在資源受限環(huán)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(chuàng)新引入分工協(xié)作架構，如 SQL-GEN 集成自然語言理解、數(shù)據(jù)庫模式解析、SQL 生成等多領域?qū)＜夷K。各模塊各司其職、協(xié)同作戰(zhàn)，自然語言理解模塊剖析查詢意圖，模式解析模塊拆解數(shù)據(jù)庫架構，SQL 生成模塊依前序處理構建精準查詢，提升系統(tǒng)學習效率與效果。在處理復雜跨域任務時，借模塊專業(yè)化優(yōu)勢靈活調(diào)配資源，快速處理不同領域、結構數(shù)據(jù)庫查詢需求，如應對電商、醫(yī)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(xié)同性與準確性，為大規(guī)模復雜數(shù)據(jù)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(yè)化方向創(chuàng)新發(fā)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(shù)規(guī)模、預訓練 SQL 生成任務優(yōu)化模型效率與準確性，借數(shù)據(jù)庫提示技術精準篩選數(shù)據(jù)元素提升查詢精度，且利用數(shù)據(jù)增強技術提升跨域適應力，為開發(fā)者提供高效工具；MIGA 借預訓練模型知識遷移優(yōu)勢，將任務拆解為多子任務，如模式預測、語句轉(zhuǎn)換預測等，并引入 SQL 擾動技術增強模型魯棒性，在處理大規(guī)模復雜任務中表現(xiàn)卓越，有效提升查詢生成質(zhì)量與穩(wěn)定性，推動模型在復雜數(shù)據(jù)庫交互中不斷拓展能力邊界，實現(xiàn)從自然語言到精準 SQL 查詢高效轉(zhuǎn)換，為數(shù)據(jù)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(xié)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?yōu)樽訂栴}鏈，選擇智能體篩除無關數(shù)據(jù)干擾，修正智能體借外部工具驗證修正 SQL 錯誤，多輪協(xié)作提升復雜查詢處理效率與準確性；Tool-SQL 配備專業(yè)檢索與檢測工具智能體，檢索工具精確定位數(shù)據(jù)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(xié)同流程中，生成智能體發(fā)起查詢草案，檢測智能體揪出語法語義瑕疵，優(yōu)化智能體借工具迭代優(yōu)化 SQL，確保高質(zhì)量輸出；MAG-SQL 從模式篩選、問題分解到子查詢迭代優(yōu)化，全程智能協(xié)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(tài)優(yōu)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(yōu)化策略智能體，在預處理強化數(shù)據(jù)關聯(lián)，選例生成確保查詢可靠性，解碼生成高效 SQL 查詢，多技術協(xié)同提升系統(tǒng)性能。此范式借智能體協(xié)作靈活處理復雜任務，提升模型交互性、適應性與自優(yōu)化能力，塑造自然語言與數(shù)據(jù)庫交互新生態(tài)，引領文本到 SQL 技術邁向智能協(xié)作新時代，為各行業(yè)數(shù)據(jù)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(tǒng)梳理其發(fā)展脈絡、技術分類、評估體系與研究挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)方法奠定技術根基，從早期模板規(guī)則演進至深度學習架構優(yōu)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(diào)技術平衡通用與專用，全參數(shù)微調(diào)追求極致精度、參數(shù)高效微調(diào)兼顧成本效率；任務訓練塑造專業(yè)模型，混合專家協(xié)同分工、Transformer 架構創(chuàng)新驅(qū)動；LLM 智能體框架開啟智能協(xié)作新紀元，多智能體協(xié)同攻克復雜查詢難題。評估指標與豐富數(shù)據(jù)集為技術演進精準導航、提供成長養(yǎng)分，從單域?qū)ｉL培育到跨域復雜挑戰(zhàn)，再到增強數(shù)據(jù)魯棒性錘煉，全方位推動技術成熟。展望未來，持續(xù)深化提示工程策略、創(chuàng)新微調(diào)優(yōu)化路徑、拓展智能體協(xié)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(shù)據(jù)交互領域持續(xù)創(chuàng)新，深度賦能各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，解鎖海量數(shù)據(jù)潛藏價值，以智能數(shù)據(jù)語言交互驅(qū)動業(yè)務創(chuàng)新與決策優(yōu)化，引領智能時代數(shù)據(jù)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(zhuǎn)載自??AIGC前沿技術追蹤??，作者：AIGC前沿技術追蹤