本文对基于大语言模型（LLM）的Text2SQL（Text-to-SQL）技术进行了全面且深入的阐述，涵盖从基础概念到前沿研究成果以及未来发展方向的各个方面，为该领域的研究人员和从业者提供必要的参考资料。本文将从以下六个方面进行介绍：
1. 研究背景与任务介绍
2. Text-to-SQL技术发展历程
3. Text-to-SQL技术挑战
4. 基于LLM的Text-to-SQL方法与模型
5. 基准测试与评估方法
一、研究背景与任务介绍
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1.Text-to-SQL的重要性与应用场景
Text-to-SQL是自然语言处理中的一项重要任务，旨在将自然语言问题转换为可在关系数据库中执行的SQL查询。这一技术使得非专业用户能够像专业数据库工程师一样访问结构化数据库，极大地促进了人机交互，在商业智能、客户支持和科学研究等众多领域发挥着关键作用。例如，在商业智能领域，业务人员无需掌握复杂的SQL编程知识，只需用自然语言提问，就能快速获取数据库中的相关数据，为决策提供支持。
2.LLM在Text-to-SQL中的潜力与应用方式
随着LLM的发展，其强大的自然语言理解和生成能力为Text-to-SQL带来了新的机遇。研究人员通过提示工程引导专有LLM生成SQL，或对开源LLM进行微调，使其适应Text-to-SQL任务。例如，通过精心设计的提示，ChatGPT等模型能够理解用户问题并尝试生成相应的SQL查询，展示了LLM在这一领域的应用潜力。
二、Text-to-SQL技术发展历程
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1.基于规则的方法
早期的Text-to-SQL系统主要依赖手动设计的规则和启发式方法，将自然语言问题映射到SQL查询。这些方法在特定简单领域取得了一定成功，但由于需要大量的特征工程和领域特定知识，缺乏灵活性和泛化能力，难以处理多样化和复杂的问题。
2.深度学习方法
随着深度学习的兴起，序列到序列模型和编码器-解码器结构被引入Text-to-SQL任务，如LSTM和Transformer等神经网络架构被用于从自然语言输入生成SQL查询。同时，研究人员还探索了利用图神经网络（GNN）来捕捉数据库元素之间的关系，以提高模型对复杂问题的处理能力。
3.PLM和LLM的应用
预训练语言模型（PLM）的出现为Text-to-SQL带来了新的突破，通过在大规模语料上的预训练，PLM能够捕捉丰富的语义表示和语言理解能力，在Text-to-SQL任务中展现出较好的性能。近年来，LLM更是凭借其强大的生成能力和广泛的知识储备，在Text-to-SQL研究中受到越来越多的关注，研究人员通过各种方法探索如何更好地利用LLM来提升Text-to-SQL的性能和泛化能力。
三、Text-to-SQL技术挑战
1.语言复杂性和歧义性
自然语言问题往往包含嵌套子句、指代不明和省略等复杂结构，且具有多种可能的解释，这使得准确映射到SQL查询变得极为困难，需要模型具备强大的语义理解和上下文推理能力。
2.模式理解与表示
为生成准确的SQL查询，模型必须全面理解数据库模式，包括表名、列名及其相互关系。然而，数据库模式复杂多变，如何有效地表示和编码这些信息，以便模型能够利用，是一个亟待解决的难题。
3.罕见和复杂SQL操作
在一些复杂场景中，SQL查询可能涉及嵌套子查询、外连接和窗口函数等罕见或复杂操作，这些操作在训练数据中出现频率较低，增加了模型生成准确SQL的难度，因此需要设计具有广泛适用性的模型来应对此类情况。
4.跨域泛化
Text-to-SQL系统在不同数据库场景和领域之间的泛化能力有限，由于不同领域的词汇、数据库结构和问题模式差异较大，训练于特定领域的模型在面对其他领域问题时往往表现不佳，开发能够在新领域快速适应的系统是当前的一个重要挑战。
四、基于LLM的Text-to-SQL方法与模型
1.上下文学习（ICL）方法
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（1）基础提示词（Trivial Prompt）
① 零样本提示：许多研究利用零样本提示评估不同LLM在Text-to-SQL任务中的基线能力，发现提示设计对性能影响显著。例如，ChatGPT在零样本设置下展现出一定的Text-to-SQL性能，但提示结构和风格的变化会导致性能波动，同时增加数据库相关内容可能降低整体准确性。
② 少样本提示：少样本提示通过提供少量示例来引导LLM生成SQL，研究主要关注示例数量和选择策略。不同研究表明，少样本提示在多个数据集上的表现优于零样本提示，且示例的相似性、多样性以及选择方式（如随机选择、难度基于选择等）对模型性能有重要影响。
（2）分解（Decomposition）方法
将复杂的用户问题分解为更简单的子问题或子任务，从而降低 Text-to-SQL 整体任务的难度，使 LLM 能够更有效地生成准确的 SQL 查询。这种分解策略基于这样的认识：处理相对简单的子问题时，LLM 能够更好地发挥其语义理解和生成能力，减少错误并提高生成 SQL 的质量。
① 子任务分解：通过将 Text-to-SQL 任务分解为多个可管理的有效子任务，如模式链接、域分类等，为最终的SQL生成提供额外的解析和辅助信息。例如，模式链接子任务有助于建立用户问题与数据库模式之间的联系，使模型更好地理解数据库结构，从而更准确地生成SQL查询中的表连接和列选择等部分。
② 子问题分解：将复杂的用户问题直接划分为多个子问题，通过依次解决这些子问题来生成对应的子SQL，最终合并或推导得到完整的SQL查询。这种方法通过逐步简化问题，使每个子问题的解决更加直接和明确，减少了整体问题的复杂性。
例如，DIN-SQL通过模式链接、问题分解、SQL生成和自我纠正四个模块实现分解式学习；Coder-Reviewer利用重排方法结合生成和评估模型提高SQL质量；其他方法如QDecomp、C3、MAC-SQL等也从不同角度实现任务分解，帮助LLM更有效地处理复杂问题并生成准确的SQL查询。
（3）提示优化（Prompt Optimization）方法
通过改进少样本学习的采样策略、增强模式信息和整合外部知识来优化提示质量。例如，DESEM通过去语义化和骨架检索引导LLM生成SQL；QDecomp引入InterCOL机制并进行难度基于采样；C3生成包含模式链接的清晰提示和校准提示；其他方法如SD + SA + Voting、DAIL-SQL等也在不同方面优化提示，从而提升LLM在Text-to-SQL任务中的性能。
（4）推理增强（Reasoning Enhancement）方法
利用LLM的推理能力，通过整合推理增强方法来提高SQL生成能力。例如，思维链（CoT）提示技术引导LLM进行推理，但在Text-to-SQL任务中原始CoT策略效果有待提升；ACT-SQL自动生成CoT示例，QDecomp构建框架解决CoT推理步骤问题；此外还有Least-to-Most、程序思维（PoT）、自一致性等策略以及SQL-CRAFT、FUXI等方法从不同角度增强推理，帮助LLM更好地处理需要复杂推理的Text-to-SQL问题。
（5）执行优化（Execution Refinement）方法
通过将执行反馈纳入SQL生成过程，提高生成SQL的准确性。对生成的SQL采用基于执行结果的选择策略，从大语言模型中采样多个生成的SQL查询，并在数据库中执行每个查询。根据每个SQL查询的执行结果，使用选择策略（例如，自一致性、多数投票）从满足标准的SQL集合中确定一个SQL查询作为最终预测的SQL。
例如，MRC-EXEC通过执行选择最优SQL；LEVER学习验证生成的SQL；SELF-DEBUGGING教LLM自我调试；其他方法如C3、检索增强框架、DESEM、DIN-SQL、MAC-SQL、SQL-CRAFT、FUXI、PET-SQL等也从不同角度利用执行反馈，实现对生成SQL的优化或重新生成，确保最终生成的SQL能够正确执行并返回准确结果。
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2.微调（Fine-tuning）方法
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（1）增强架构（Enhanced Architecture）
CLLMs通过改进模型架构，如采用一致性机制等，提升SQL生成速度，解决自回归生成中注意力机制导致的高延迟问题，从而提高计算效率，为构建高效的本地自然语言接口到数据库（NLIDB）提供了一种解决方案。
（2）数据增强（Data Augmentation）
数据质量对微调模型性能至关重要，DAIL-SQL通过采样策略改进少样本实例，Symbol-LLM提出注入和融合阶段进行数据增强，CodeS利用ChatGPT双向生成增强数据，StructLM通过多结构知识任务训练提升模型整体能力，这些方法旨在提高训练数据的质量和多样性，以提升模型在Text-to-SQL任务中的表现。
（3）预训练（Pre-training）
预训练是模型获取文本生成能力的关键阶段，CodeS通过增量预训练，从基础代码特定LLM开始，在包含SQL相关数据、NL-to-Code数据和NL相关数据的混合语料上进行训练，显著提高了模型对Text-to-SQL的理解和生成能力，解决了开源LLM在预训练过程中对SQL相关内容理解不足的问题。
（4）分解（Decomposition）
DTS-SQL提出两阶段分解微调框架，在最终SQL生成前设计模式链接预生成任务，合理分配子任务给开源模型并构建相应微调数据，帮助开源模型更好地处理Text-to-SQL任务，通过模拟ICL方法中的成功策略，提升模型在复杂场景下的性能表现。
五、基准测试与评估方法
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1.数据集
（1）分类与特点
数据集分为原始数据集（如BIRD、KaggleDBQA等）和后注释数据集（如ADVETA、Spider-SS&CG等）。
原始数据集：如Spider、WikiSQL、BIRD等，这些数据集包含大量的自然语言问题和对应的SQL查询，覆盖多个领域。
后注释数据集：通过对现有数据集进行特殊设置（如添加领域知识、引入对抗性扰动等）生成的新数据集，用于评估模型的鲁棒性和泛化能力。
这些数据集具有不同特点，如跨领域、知识增强、上下文相关、鲁棒性或跨语言等，为Text-to-SQL系统的开发和评估提供了多样化的测试场景。
跨领域数据集：如Spider、BIRD，涵盖多个领域的数据库。
知识增强数据集：如BIRD、Spider-DK，通过添加外部知识提升模型的SQL生成能力。
上下文依赖数据集：如SParC、CoSQL，模拟真实场景中的多轮对话。
鲁棒性数据集：如Spider-Realistic、ADVETA，通过引入对抗性扰动评估模型的鲁棒性。
跨语言数据集：如CSpider、DuSQL，支持非英语的文本到SQL任务。
（2）数据统计与分析
本文详细统计了各数据集的示例数量、数据库数量、每个数据库的表数量和行数等信息，通过这些数据可以直观了解数据集的规模和复杂度，为研究人员选择合适的数据集进行实验提供参考依据。
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2.评估指标
组件匹配（CM）:通过F1分数衡量预测SQL与真实SQL各组件（如SELECT、WHERE等）的精确匹配程度。
精确匹配（EM）：则计算预测SQL与真实SQL完全相同的示例比例，这些指标侧重于从结构和语法层面评估SQL查询的生成质量。
执行准确率（EX）：通过在数据库中执行预测SQL并与真实结果对比来判断其正确性。
有效效率评分（VES）：则进一步综合考虑了有效SQL查询的效率，通过计算预测SQL与真实SQL执行效率的相对比值来评估，为评估SQL查询的实际执行效果提供了更全面的视角。
六、未来研究方向与期望
1.现实应用中的鲁棒性提升
当前LLM实现的Text-to-SQL在现实应用中鲁棒性不足，面临用户问题模糊、训练数据不一致、数据规模小等问题。未来研究应致力于设计更有效的训练策略，如针对含噪场景进行训练，增强模型对不清晰问题的处理能力；开发数据扩充方法，如自动生成更多高质量的问题-SQL对，以应对数据稀缺问题；同时，深入开展多语言和多模态扩展研究，使Text-to-SQL系统能够更好地服务于不同语言群体和多样化的应用场景，提高系统在实际应用中的可靠性和适应性。
2.计算效率优化
随着数据库复杂度不断增加，Text-to-SQL面临计算效率挑战，包括调用专有LLM成本高、模式输入冗余、推理速度慢等问题。未来需要探索更精确的模式过滤方法，直接从用户端为LLM提供与问题相关的精简模式，减少计算成本和冗余；优化上下文学习策略，在保证性能的前提下减少API调用次数，降低成本；进一步改进模型架构，如研究更高效的注意力机制或模型压缩技术，提高推理速度，特别是针对本地LLM，探索更多加速策略，以满足实际应用中对高效数据库接口的需求。
3.数据隐私与可解释性增强
基于LLM的Text-to-SQL面临数据隐私风险，当前上下文学习中调用专有模型处理本地数据库可能导致数据泄露，而微调性能不理想且依赖专有模型进行数据增强。未来需要更多关注本地微调框架的研究，开发适用于Text-to-SQL任务的高效、安全的本地微调方法；同时，加强模型可解释性研究，从分解阶段等角度深入解释Text-to-SQL的实现过程，结合先进的可解释性技术，从数据库知识层面理解和解释模型架构，提高系统的透明度和可信度，为用户提供更可靠的服务。
4.研究领域扩展与融合
Text-to-SQL研究可向更大范围扩展，一方面，借鉴代码生成领域的成功方法，如将执行输出整合到NL-to-code框架中，有望改进SQL生成的性能和泛化能力；另一方面，利用Text-to-SQL为基于LLM的问答系统（QA）提供事实信息，通过构建结构化的知识库，将Text-to-SQL与知识库问答（KBQA）相结合，能够为QA系统提供更准确的事实知识，从而提升问答系统的性能。未来研究应积极探索这些扩展方向，促进Text-to-SQL与其他相关领域的融合与发展，为智能信息处理提供更强大的技术支持。
参考资料：
Next-Generation Database Interfaces: A Survey of LLM-based Text-to-SQL
- End -
原文始发于微信公众号（数据思考笔记）：基于大模型的Text-to-SQL应用研究梳理
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