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Hint-SQL:基于自动线索生成的Text-to-SQL提示方法 认领 引用
1
作者 谭钊 刘喜平 +4 位作者 舒晴 万齐智 刘德喜 万常选 廖国琼 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第3期700-720,共21页
Text-to-SQL旨在将自然语言问题翻译为可被数据库系统执行的SQL语句,从而为数据查询提供便利。随着大语言模型(LLMs)技术的发展,基于LLMs的Text-to-SQL提示方法成为该领域的主流解决方案。近年来,研究者在LLMs的提示词中加入线索(Hint)... Text-to-SQL旨在将自然语言问题翻译为可被数据库系统执行的SQL语句,从而为数据查询提供便利。随着大语言模型(LLMs)技术的发展,基于LLMs的Text-to-SQL提示方法成为该领域的主流解决方案。近年来,研究者在LLMs的提示词中加入线索(Hint)来传递具体的Text-to-SQL建议,以引导LLMs生成SQL。然而,现有线索多由研究者根据Text-to-SQL任务的特点人为撰写,其内容过于宽泛,难以根据具体的任务需求做出调整,无法适配所有Text-to-SQL任务。本文提出基于自动线索生成的Text-to-SQL提示方法Hint-SQL,它能够根据当前Text-to-SQL任务自动地生成合适的语义、操作和结构线索,从而引导LLMs生成语义一致、结构正确的SQL。为了生成任务定制化线索,我们构建了线索生成智能体(HAgent)。HAgent基于两阶段微调框架,由开源LLMs微调而来,该框架自动合成微调所需数据,无需人工标注,为监督微调和偏好学习优化提供支持。HintSQL既可以单独使用,也可以用来增强现有方法。大规模实验结果显示,HintSQL独立使用时可以媲美主流方法,也可以显著增强现有方法性能,在BIRD数据集上,HintSQL将当前最好方法的准确率提升到了71.58%,提升幅度达到4.37%。本研究揭示了线索在Text-to-SQL任务中的重要作用,为Text-to-SQL的后续研究提供了参考。 展开更多
关键词 自然语言处理 Text-to-SQL 大语言模型 提示工程 线索
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一种基于Text-to-SQL的高校业务数据智能检索方案 认领 引用
2
作者 陈文丽 胡鑫宇 +1 位作者 靳德政 高士博 《计算机时代》 2026年第5期68-73,共6页
随着高校信息化建设的不断深入,各业务系统数据规模迅速增长。然而,传统数据库查询模式依赖预定义功能接口,存在使用门槛高、响应效率低等问题,难以满足高校部分实际需求。针对上述问题,本文提出一种基于Text-to-SQL的高校业务数据智能... 随着高校信息化建设的不断深入,各业务系统数据规模迅速增长。然而,传统数据库查询模式依赖预定义功能接口,存在使用门槛高、响应效率低等问题,难以满足高校部分实际需求。针对上述问题,本文提出一种基于Text-to-SQL的高校业务数据智能检索方案。该方案基于LangChain构建自然语言交互框架,采用微调后的Qwen2.5-7B-Instruct大语言模型,并结合提示工程技术实现自然语言到结构化查询语句(SQL)的自动转换,从而完成该检索系统的私有化部署。实验结果表明,该方案在自建的高校业务数据库环境下,SQL执行准确率达62%,平均响应时间在10秒以内,能够显著提升业务人员数据获取效率。该方案为高校业务数据智能检索提供一种具有较高可行性的技术路径。 展开更多
关键词 大语言模型 微调 Text-to-SQL LangChain
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面向研究生招生咨询的中文Text-to-SQL模型 认领 引用 被引量：2
3
作者 王庆丰 李旭 +1 位作者 姚春龙 程腾腾 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2025年第3期362-368,共7页
研究生招生咨询是一种具有代表性的短时间高频次问答应用场景。针对现有基于词向量等方法的招生问答系统返回答案不够精确,以及每年需要更新问题库的问题,引入了基于文本转结构化查询语言(Text-to-SQL)技术的RESDSQL模型,可将自然语言... 研究生招生咨询是一种具有代表性的短时间高频次问答应用场景。针对现有基于词向量等方法的招生问答系统返回答案不够精确,以及每年需要更新问题库的问题,引入了基于文本转结构化查询语言(Text-to-SQL)技术的RESDSQL模型,可将自然语言问题转化为SQL语句后到结构化数据库中查询答案并返回。搜集了研究生招生场景中的高频咨询问题,根据3所高校真实招生数据,构建问题与SQL语句模板,通过填充模板的方式构建数据集,共有训练集1501条、测试集386条。将RESDSQL的RoBERTa模型替换为具有更强多语言生成能力的XLM-RoBERTa模型、T5模型替换为mT5模型,并在目标领域数据集上进行微调,在招生领域问题上取得了较高的准确率,在mT5-large模型上执行正确率为0.95,精确匹配率为1。与基于ChatGPT3.5模型、使用零样本提示的C3SQL方法对比,该模型性能与成本均更优。 展开更多
关键词 中文文本转结构化查询语言 自然语言查询 中文SQL语句生成 预训练模型 Text-to-SQL数据集
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基于检索增强Text-to-SQL生成的书目搜索对话问答系统研究 认领 引用 被引量：1
4
作者 王震宇 朱学芳 +2 位作者 张君冬 杨睿 刘崧印 《数据分析与知识发现》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2025年第11期165-174,共10页
【目的】针对书目搜索场景中自然语言查询难以准确映射为结构化数据库查询的问题,本文构建对话式问答系统并提出改进方法。【方法】该系统采用模型上下文协议实现大语言模型与外部数据库的无缝集成。在此基础上,针对示例驱动的Text-to-... 【目的】针对书目搜索场景中自然语言查询难以准确映射为结构化数据库查询的问题,本文构建对话式问答系统并提出改进方法。【方法】该系统采用模型上下文协议实现大语言模型与外部数据库的无缝集成。在此基础上,针对示例驱动的Text-to-SQL生成易受噪声与领域差异影响的问题,设计了一种基于对比学习的示例选择策略,通过微调文本嵌入模型,使其更关注查询的句法结构与检索意图,从而提升相似度排序质量。实验基于构建的书目搜索语义解析数据集进行,在零样本与少样本条件下对系统性能进行对比验证。【结果】相较于零样本设置,采用本文方法的DeepSeek-V3模型在5-Shot场景下的SQL执行准确率提高了18.5个百分点,验证了该示例选择策略在专业领域Text-to-SQL任务中的有效性。【局限】由于实验数据集覆盖范围有限,系统对跨领域查询的适应性仍需进一步增强。【结论】研究证明了大语言模型结合对比学习示例选择策略在书目智能搜索场景中的有效性,可为其他垂直领域对话问答系统的构建与优化提供参考。 展开更多
关键词 书目搜索 检索增强生成 Text-to-SQL 对话问答系统 模型上下文协议
大语言模型时代Text-to-SQL更准确的评估指标 认领 引用 被引量：1
5
作者 蒋鹏 《电脑知识与技术》 2025年第1期76-78,88,共3页
大型语言模型(LLM)已成为推进Text-to-SQL任务的强大工具。研究发现,基于LLM的模型在不同评估指标下,其性能表现与经过微调的模型存在显著差异。因此,文章分析了测试套件执行准确度(EXE)和精确集匹配准确度(ESM)在评估基于LLM的Text-to-... 大型语言模型(LLM)已成为推进Text-to-SQL任务的强大工具。研究发现,基于LLM的模型在不同评估指标下,其性能表现与经过微调的模型存在显著差异。因此,文章分析了测试套件执行准确度(EXE)和精确集匹配准确度(ESM)在评估基于LLM的Text-to-SQL模型时的不足,并提出了改进指标EESM(Enhanced Exact Set Matching)。实验结果表明,EXE和ESM分别存在高达13.2%和10.8%的假阳性和假阴性率,而EESM的假阳性率和假阴性率分别仅为0.2%和1.8%,表明EESM能够提供更准确的评估。 展开更多
关键词 EESM 增强的精确集匹配准确度 测试套件执行准确度 精确集匹配准确度 Text-to-SQL
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基于知识库的Text-to-SQL准确性提升研究 认领 引用
6
作者 杨梅 王航 拜睿杰 《电脑知识与技术》 2025年第32期85-88,共4页
针对自然语言文本到结构化查询语言转换(Text-to-SQL)在人工智能与大模型飞速发展的背景下取得显著进展,但在领域术语和复杂查询中SQL生成准确性仍有不足的问题,本研究提出一种基于知识库与嵌入模型微调的Text-toSQL改进方法。该方法聚... 针对自然语言文本到结构化查询语言转换(Text-to-SQL)在人工智能与大模型飞速发展的背景下取得显著进展,但在领域术语和复杂查询中SQL生成准确性仍有不足的问题,本研究提出一种基于知识库与嵌入模型微调的Text-toSQL改进方法。该方法聚焦于提升特定领域的泛化能力与知识检索效能,通过构建专有领域知识库,为大模型提供丰富且精准的领域知识支撑,同时对嵌入模型实施针对性微调,以优化知识检索过程中的特征表示与匹配效果。实验表明,该方法能够有效提升SQL生成的准确性,并减少领域术语查询和复杂语句生成时的错误率。 展开更多
关键词 Text-to-SQL 知识库 嵌入模型 SQL生成 自然语言处理
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图神经网络在Text-to-SQL解析中的技术研究 认领 引用 被引量：4
7
作者 曹合心 赵亮 李雪峰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第4期110-115,共6页
语义解析领域中的Text-to-SQL任务对实现基于数据库的自动问答具有重要意义。现有深度学习模型,如Seq2Seq的序列生成模型在单表SQL查询中已取得显著效果,但无法解决多表SQL查询的问题。图神经网络能够有效提取数据库表和问句之间的关联... 语义解析领域中的Text-to-SQL任务对实现基于数据库的自动问答具有重要意义。现有深度学习模型,如Seq2Seq的序列生成模型在单表SQL查询中已取得显著效果,但无法解决多表SQL查询的问题。图神经网络能够有效提取数据库表和问句之间的关联信息,丰富解析过程中的语义信息,从而提升多表SQL查询的准确率。文中提出一种自适应的图构建方式和图编码方式,在现有Text-to-SQL模型中引入问句信息,通过对问句和数据库的拼接词向量进行卷积操作生成图网络初始化权重,对同种类型下的不同数据库可实现统一训练。采用IRNet框架和关系扩充的方式进行整体模型设计,在当前开放的Text-to-SQL数据集Spider上进行验证。结果表明,该技术能够有效提升多表SQL语句生成的匹配准确率,同时算法对图神经网络在Text-to-SQL领域的研究具有重要的参考价值。 展开更多
关键词 Text-to-SQL解析 深度学习 图构建 图神经网络 多表SQL语句生成
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面向工业生产的中文Text-to-SQL模型 认领 引用 被引量：3
8
作者 吕剑清 王先兵 +2 位作者 陈刚 张华 王明刚 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第10期2996-3002,共7页
英文自然语言查询转SQL语句(Text-to-SQL)任务的模型迁移到中文工业Text-to-SQL任务时,由于工业数据集的可解释差且比较分散,会出现数据库的表名列名等信息与问句中关键信息的表示形式不一致以及问句中的列名隐含在语义中等问题导致模... 英文自然语言查询转SQL语句(Text-to-SQL)任务的模型迁移到中文工业Text-to-SQL任务时,由于工业数据集的可解释差且比较分散,会出现数据库的表名列名等信息与问句中关键信息的表示形式不一致以及问句中的列名隐含在语义中等问题导致模型精确匹配率变低。针对迁移过程中出现的问题,提出了对应的解决方法并构建修改后的模型。首先,在数据使用过程中融入工厂元数据信息以解决表示形式不一致以及列名隐含在语义中的问题;然后,根据中文语言表达方式的特性,使用基于相对位置的自注意力模型直接通过问句以及数据库模式信息识别出where子句的value值;最后,根据工业问句查询内容的特性,使用微调后的基于变换器的双向编码器表示技术(BERT)对问句进行分类以提高模型对SQL语句结构预测的准确率。构建了一个基于铝冶炼行业的工业数据集,并在该数据集上进行实验验证。结果表明所提模型在工业测试集上的精确匹配率为74.2%,对比英文数据集Spider上各阶段主流模型的效果后可以看出,所提模型能有效处理中文工业Text-to-SQL任务。 展开更多
关键词 中文Text-to-SQL任务 工业数据集 元数据 自注意力模型 基于变换器的双向编码器表示技术
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基于语义增强模式链接的Text-to-SQL模型 认领 引用 被引量：2
9
作者 吴相岚 肖洋 +1 位作者 刘梦莹 刘明铭 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第9期2689-2695,共7页
为优化基于异构图编码器的Text-to-SQL生成效果,提出SELSQL模型。首先,模型采用端到端的学习框架,使用双曲空间下的庞加莱距离度量替代欧氏距离度量,以此优化使用探针技术从预训练语言模型中构建的语义增强的模式链接图;其次,利用K头加... 为优化基于异构图编码器的Text-to-SQL生成效果,提出SELSQL模型。首先,模型采用端到端的学习框架,使用双曲空间下的庞加莱距离度量替代欧氏距离度量,以此优化使用探针技术从预训练语言模型中构建的语义增强的模式链接图;其次,利用K头加权的余弦相似度以及图正则化方法学习相似度度量图使得初始模式链接图在训练中迭代优化;最后,使用改良的关系图注意力网络(RGAT)图编码器以及多头注意力机制对两个模块的联合语义模式链接图进行编码,并且使用基于语法的神经语义解码器和预定义的结构化语言进行结构化查询语言(SQL)语句解码。在Spider数据集上的实验结果表明,使用ELECTRA-large预训练模型时,SELSQL模型比最佳基线模型的准确率提升了2.5个百分点,对于复杂SQL语句生成的提升效果很大。 展开更多
关键词 模式链接 图结构学习 预训练语言模型 Text-to-SQL 异构图
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TSCL-SQL: Two-Stage Curriculum Learning Framework for Text-to-SQL 认领 引用
10
作者 尹枫 程路易 +3 位作者 王秋月 王志军 杜明 徐波 《Journal of Donghua University(English Edition)》 CAS 2023年第4期421-427,共7页
Text-to-SQL is the task of translating a natural language query into a structured query language. Existing text-to-SQL approaches focus on improving the model’s architecture while ignoring the relationship between qu... Text-to-SQL is the task of translating a natural language query into a structured query language. Existing text-to-SQL approaches focus on improving the model’s architecture while ignoring the relationship between queries and table schemas and the differences in difficulty between examples in the dataset. To tackle these challenges, a two-stage curriculum learning framework for text-to-SQL(TSCL-SQL) is proposed in this paper. To exploit the relationship between the queries and the table schemas, a schema identification pre-training task is proposed to make the model choose the correct table schema from a set of candidates for a specific query. To leverage the differences in difficulty between examples, curriculum learning is applied to the text-to-SQL task, accompanied by an automatic curriculum learning solution, including a difficulty scorer and a training scheduler. Experiments show that the framework proposed in this paper is effective. 展开更多
关键词 text-to-SQL curriculum learning semantic parsing
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SEA-SQL:semantic-enhanced text-to-SQL with adaptive refinement 认领 引用 被引量：1
11
作者 Chaofan LI Yingxia SHAO +1 位作者 Yawen LI Zheng LIU 《Frontiers of Computer Science》 SCIE EI CAS CSCD 2026年第3期27-40,共14页
Recent advancements in large language models(LLMs)have significantly contributed to the progress of the Text-to-SQL task.A common requirement in many of these works is the post-correction of SQL queries.However,the ma... Recent advancements in large language models(LLMs)have significantly contributed to the progress of the Text-to-SQL task.A common requirement in many of these works is the post-correction of SQL queries.However,the majority of this process entails analyzing error cases to develop prompts with rules that eliminate model bias.And there is a weakness of execution verification for SQL queries.In addition,the prevalent techniques primarily depend on GPT-4 and few-shot prompts,resulting in expensive costs.To investigate the effective methods for SQL refinement in a cost-efficient manner,we introduce Semantic-Enhanced Text-to-SQL with Adaptive Refinement(SEA-SQL),which includes Adaptive Bias Elimination and Dynamic Execution Adjustment,aims to improve performance while minimizing resource expenditure with zero-shot prompts.Specifically,SEA-SQL employs a semantic-enhanced schema to augment database information and optimize SQL queries.During the SQL query generation,a fine-tuned adaptive bias eliminator is applied to mitigate inherent biases caused by the LLM.The dynamic execution adjustment is utilized to guarantee the executability of the bias eliminated SQL query.We conduct experiments on the Spider and BIRD datasets to demonstrate the effectiveness of this framework.The results demonstrate that SEA-SQL achieves state-of-the-art performance in the GPT-3.5 scenario with 9%-58% of the generation cost.Furthermore,SEA-SQL is comparable to GPT-4 with only 0.9%-5.3% of the generation cost.Our code is available at the website of github.com/545999961/SEA-SQL. 展开更多
关键词 Text-to-SQL adaptive bias elimination dynamic execution adjustment economize
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一种基于RAG的离线中文Text-to-SQL技术 认领 引用
12
作者 周学文 江荣 +1 位作者 许超俊 秦基尧 《网络安全与数据治理》 2025年第S1期55-59,共5页
在现代数据驱动的决策过程中,数据的重要性不言而喻。有效的数据管理和分析不仅能提升业务效率,还能为策略制定提供科学依据。在众多数据处理领域,自然语言处理与结构化查询语言之间的转换显得尤为重要。针对离线环境下,大语言模型无法... 在现代数据驱动的决策过程中,数据的重要性不言而喻。有效的数据管理和分析不仅能提升业务效率,还能为策略制定提供科学依据。在众多数据处理领域,自然语言处理与结构化查询语言之间的转换显得尤为重要。针对离线环境下,大语言模型无法自动完成模型的更新迭代,这在一定程度上限制了提供精确和详细信息的能力的问题,提出一种基于RAG的离线中文Text-to-SQL技术。首先,根据用户输入自然语言查询请求,通过RAG技术对请求解析,生成结构化信息;其次,根据解析后的信息检索相关的数据库表和字段;最后,通过大语言模型生成精确的SQL查询语句。这一技术的应用,不仅能帮助非专业用户更容易地访问和分析数据,还能够有效提高模型语义理解能力和生成SQL精度,同时防止数据泄露。因此,研究和开发高效的自然语言到SQL的离线处理方法,将对数据分析的普及和应用产生深远的影响。 展开更多
关键词 Text-to-SQL 离线环境 RAG 自然语言处理 大语言模型
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思维链与检索增强结合的Text-to-SQL方法研究 认领 引用
13
作者 胥亚飞 刘传有 刘少华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2026年第S1期173-179,共7页
Text-to-SQL技术可将自然语言自动转换为SQL,大幅降低非专业人员使用数据库的门槛,但在财务等垂直领域仍面临查询意图复杂、表述模糊两大难题。为此,提出“思维链+检索增强”协同框架。首先设计迭代蒸馏算法,利用3B小模型在Spider,BIRD,... Text-to-SQL技术可将自然语言自动转换为SQL,大幅降低非专业人员使用数据库的门槛,但在财务等垂直领域仍面临查询意图复杂、表述模糊两大难题。为此,提出“思维链+检索增强”协同框架。首先设计迭代蒸馏算法,利用3B小模型在Spider,BIRD,BookSQL上自动生成并验证2万余条含详细推理步骤的高质量思维链种子数据,显著弥补小模型复杂推理短板;其次,创新提出“问题骨架+SQL骨架”双向量检索机制,剔除表名列名干扰,将历史相似查询及隐含语义作为示例动态拼入提示,实现领域模糊表述精准对齐。实验表明,仅3B参数的Qwen2.5-Coder在Spider-dev达86.5%执行准确率,达到GPT-4等强模型的效果;在更复杂的BIRD-dev达59.6%,超越众多大模型;在自建Financial财务数据集达81.2%,领先现有方法超1个百分点。该方法以低成本、小参数实现了复杂且模糊自然语言查询的高精度SQL生成。 展开更多
关键词 财务信息化系统 人工智能 自然语言处理 Text-to-SQL 大语言模型
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Intelli-Dispatch-SQL:An LLM-based agent for reliable Text-to-SQL in power dispatching 认领 引用 被引量：1
14
作者 Binye Ni Xinlei Cai +4 位作者 Zhijun Shen Zijie Meng Junhua Zhao Yuheng Cheng Xuanang Gui 《Energy and AI》 EI CSCD 2025年第4期805-816,共12页
The increasing complexity of modern power systems,driven by factors such as the large-scale integration of renewable energy and the proliferation of distributed generation,has placed unprecedented demands on power dis... The increasing complexity of modern power systems,driven by factors such as the large-scale integration of renewable energy and the proliferation of distributed generation,has placed unprecedented demands on power dispatching operations.Ensuring grid stability and safety in this new environment requires real-time monitoring and swift,data-driven decision-making.Consequently,efficient and accurate data querying capabilities have become paramount.This study introduces Intelli-Dispatch-SQL,a novel agent-based Text-to-SQL framework that leverages the Large Language Model(LLM)to enhance the accuracy and reliability of generated SQL queries in the context of power dispatching.By integrating intent recognition and SQL validation modules,Intelli-Dispatch-SQL ensures that generated queries are not only syntactically correct but also semantically aligned with user intent and executable within the operational context.Through comprehensive experiments,including ablation studies and cross-model evaluations,we demonstrate that Intelli-Dispatch-SQL significantly outperforms existing Text-to-SQL models,achieving substantial improvements in both Exact Match(EM)and Execution Accuracy(EX).Notably,the incorporation of intent recognition and SQL validation modules is shown to be critical for performance enhancement.The framework’s effectiveness was further validated across various LLMs,confirming its robustness and applicability across diverse scenarios.Intelli-Dispatch-SQL offers a performance high-and generalizable solution for Text-to-SQL in power dispatching,paving the way for more efficient and intelligent power system management. 展开更多
关键词 Power system Artificial intelligence Text-to-SQL Natural language processing Large Language Models
大语言模型驱动的图书馆业务数据对话系统设计与实现 认领 引用
15
作者 张光照 王忠义 +2 位作者 王楠 张银玲 杨帆 《图书馆论坛》 CSSCI 北大核心 2026年第3期124-134,共11页
探索微调大语言模型的方法,使其能通过自然语言描述需求生成SQL查询语句,获取图书馆业务数据库报表,以解决现有业务系统查询功能固化,难以应对实际工作中多元化的需求的问题。文章根据图书馆各业务部门报表分析和决策需求,针对图书馆业... 探索微调大语言模型的方法,使其能通过自然语言描述需求生成SQL查询语句,获取图书馆业务数据库报表,以解决现有业务系统查询功能固化,难以应对实际工作中多元化的需求的问题。文章根据图书馆各业务部门报表分析和决策需求,针对图书馆业务数据库和中图分类法特征制作图书馆领域Text-to-SQL数据训练集和测试集;基于6-7B参数量选取国内外典型的开源中等参数规模大语言模型在训练集上进行LoRA微调,而后在测试集上验证SQL查询语句生成有效性,最后利用FastChat部署模型和研发可视化交互系统实现交互能力并在真实场景中分析应用效果。研究发现,在Chatglm3-6B模型微调中取得了0.9426的执行准确度,并在真实业务需求交互场景中探讨了微调后的中等参数规模大语言模型与超大规模参数模型Qwen-Max的应用效果,证明采用Textto-SQL微调大语言模型用于图书馆业务数据自然语言查询的有效性。 展开更多
关键词 图书馆业务数据 Text-to-SQL 大语言模型 数据库对话系统 微调
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基于大语言模型的数据库设计实验课教学探索 认领 引用
16
作者 乔少杰 李薇 +5 位作者 徐倩 王星捷 韩楠 王晓玲 唐婷婷 陈权亮 《实验室科学》 2026年第1期3-9,共7页
大语言模型(large language model,LLM)为数据库性能带来了极大的提升,将LLM与数据库相结合成为当前的研究热点。然而,目前大部分高校数据库实验课程仍停留于数据库基础操作层面,学生普遍缺乏数据库前沿技术相关知识。文本转结构化查询... 大语言模型(large language model,LLM)为数据库性能带来了极大的提升,将LLM与数据库相结合成为当前的研究热点。然而,目前大部分高校数据库实验课程仍停留于数据库基础操作层面,学生普遍缺乏数据库前沿技术相关知识。文本转结构化查询语言(text to structured query language,Text-to-SQL)技术为基于LLM的数据库设计的重要研究方向之一。首先,设计实验课程系统地介绍基于LLM的Text-to-SQL方法的教学意义,以盘古大模型为例对实验课程相关技术进行介绍;其次,分析并划定基于LLM的数据库设计实验课程的教学目标,阐述具体的教学设计和实施;最后,对教学方法设计的各方面进行系统总结。 展开更多
关键词 大语言模型 Text-to-SQL 实验课教学 数据库设计 盘古大模型
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基于结构感知与蒙特卡洛树搜索的SQL生成 认领 引用
17
作者 富宇 李浩冉 《计算机技术与发展》 2026年第3期118-123,117,共6页
自然语言到SQL(Text-to-SQL)任务旨在将用户查询映射为可执行的SQL语句,是自然语言与数据库交互的核心技术。当前主流大型语言模型在处理复杂结构、多表关联及嵌套逻辑时,常出现结构错误、语义偏离和执行失败,限制了其可靠性与泛化能力... 自然语言到SQL(Text-to-SQL)任务旨在将用户查询映射为可执行的SQL语句,是自然语言与数据库交互的核心技术。当前主流大型语言模型在处理复杂结构、多表关联及嵌套逻辑时,常出现结构错误、语义偏离和执行失败,限制了其可靠性与泛化能力。为此,该文提出Struct-MCTS,一种基于结构感知与蒙特卡洛树搜索(MCTS)的Text-to-SQL生成框架。该框架通过细粒度结构化动作建模SQL生成过程,并结合多模型并行生成与协同辩论对候选路径进行动态打分,从而提升生成结果的鲁棒性与一致性。在零样本条件下,Struct-MCTS在Spider和BIRD等复杂数据集上表现出领先的执行准确率,显示出强泛化能力与实际应用潜力。 展开更多
关键词 Text-to-SQL 大语言模型 结构感知 蒙特卡洛树搜索 多模型辩论 零样本学习
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Evaluating Open-Source LLM Agents for SQL Generation and Structured Analytics on Relational Databases 认领 引用
18
作者 Karlo Borovčak Marina Bagić Babac Vedran Mornar 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2026年第8期1911-1942,共32页
This study examines the potential of open-source foundation models for structured data analytics,with particular emphasis on SQL generation and business-oriented interpretation in single-agent and multi-agent large la... This study examines the potential of open-source foundation models for structured data analytics,with particular emphasis on SQL generation and business-oriented interpretation in single-agent and multi-agent large language model(LLM)systems.The proposed framework addresses a practical problem in analytics-intensive environments,where natural-language requests must be translated into executable,semantically appropriate SQL queries and subsequently interpreted in a form useful for business decision-making.The system is evaluated in two complementary settings:a custom SQL test suite designed around realistic marketing and e-commerce analytics tasks,and the public Spider benchmark,which supports comparison with prior text-to-SQL research and enables assessment of cross-domain generalization.The analysis includes Mistral,Devstral,Qwen2.5-Coder,and Qwen3.On the custom SQL test suite,performance was assessed using exact match,safe SQL rate,and an independent semantic judge score.Qwen2.5-Coder achieved the strongest overall result,reaching an independent semantic score of 90.14%while maintaining a 98.59%safe SQL rate.Qwen3 followed with a semantic score of 77.46%and completely safe SQL generation.These results indicate that in domain-specific analytics settings,strict query-level matching alone is too conservative to capture practical model usefulness,since semantically appropriate SQL queries may differ substantially from the reference formulation.The Spider benchmark results provide complementary evidence regarding broader model behavior.Qwen2.5-Coder achieved the highest single-agent execution accuracy(72.44%),whereas Devstral obtained the strongest single-agent exact-match score(28.14%).Qwen3 remained competitive and delivered the lowest single-agent latency(0.41 s)among the evaluated models.At the architectural level,the effect of multi-agent decomposition was not uniform:it yielded modest gains in execution accuracy for some model families,but reduced performance for others,while consistently increasing latency and token consumption.Taken together,the findings show that open-source LLM agents can provide effective support for structured analytics,but that their performance depends strongly on model family,prompting strategy,and agent architecture.More broadly,the study demonstrates that the evaluation of text-to-SQL systems benefits from combining benchmark-based metrics,domain-oriented semantic assessment,and efficiency-aware analysis,thereby offering a more realistic basis for the deployment of open-source LLM systems in analytics-intensive environments. 展开更多
关键词 Large language models(LLMs) multi-agent systems SQL agents text-to-SQL
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基于大模型语义理解与动态拓扑优化的四至边界精准提取方法 认领 引用
19
作者 王跃 马祎程 +3 位作者 贝聿运 张一帆 方润泽 禹文豪 《时空信息学报》 CAS 2026年第2期208-218,共11页
传统四至边界提取方法主要依赖人工判读与预定义规则,难以应对现实场景中道路数据断裂、多线表达等复杂拓扑问题,存在效率低、适应性差的局限性。为此,本文提出一种融合大语言模型智能体与动态拓扑优化的自动化四至边界精准提取方法,以... 传统四至边界提取方法主要依赖人工判读与预定义规则,难以应对现实场景中道路数据断裂、多线表达等复杂拓扑问题,存在效率低、适应性差的局限性。为此,本文提出一种融合大语言模型智能体与动态拓扑优化的自动化四至边界精准提取方法,以实现从用户自然语言描述到高精度空间边界生成的全流程智能化处理。首先,构建基于大语言模型的多层次语义解析框架,用于自动识别用户查询中的地理实体及其空间拓扑关系;其次,设计具有双向校验机制的Text-to-SQL转换器,将语义解析结果转换为可执行的空间查询语句,实现高精度空间数据检索;最后,提出动态拓扑优化算法,通过多级缓冲区迭代与自适应闭合环检测,自动修复道路数据断裂与多线表达问题,生成符合几何与拓扑约束的闭合边界。以上海市道路网络数据为实验对象,结果表明,本文方法在封闭与非封闭道路场景下的总体精度达83.93%,较传统最小外接矩形方法提升显著,且在道路断裂、多线表达等复杂情况下仍能保持较高的几何精度与拓扑一致性。 展开更多
关键词 大语言模型 四至边界 Text-to-SQL 语义增强 动态拓扑优化 地理信息自动化
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增强模式链接与多生成器协同的SQL生成框架MG-SQL 认领 引用
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作者 吴定佳 崔喆 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2026年第3期723-731,共9页
针对大语言模型(LLM)在复杂多表数据库场景下生成结构化查询语言(SQL)的局限性,提出基于多生成器协同的Text-to-SQL框架——MG-SQL(Multi-Generator SQL)。首先,针对无关模式信息导致的噪声干扰,通过生成初始SQL,并结合语义相似度检索,... 针对大语言模型(LLM)在复杂多表数据库场景下生成结构化查询语言(SQL)的局限性,提出基于多生成器协同的Text-to-SQL框架——MG-SQL(Multi-Generator SQL)。首先,针对无关模式信息导致的噪声干扰,通过生成初始SQL,并结合语义相似度检索,提出增强模式链接优化方法。其次,为提高候选SQL的质量、增强多样性,基于精简模式构建多策略协同生成框架:1)使用经验生成器检索动态示例;2)使用思维链生成器强化逻辑推理;3)使用查询计划生成器模拟数据库的执行流程;4)使用渐进生成器进行迭代优化。再次,使用投票机制对SQL进行择优。最后,进一步提出反思学习机制,通过对比生成结果与参考SQL形成反思样本,动态构建领域经验库以实现持续学习。在BIRD基准测试中的结果表明,采用轻量级GPT-4o-mini模型时,所提框架的模式链接实现了98.89%的严格召回率(SRR),有效筛除了44.91%无关列;所提框架生成的SQL的执行准确率(EX)达69.69%,有效效率分数(VES)达79.59%,超越基于GPT-4o的主流方法,验证了所提框架在复杂场景下的有效性。 展开更多
关键词 模式链接 大语言模型 Text-to-SQL 检索增强 上下文学习
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