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引言

Text-to-SQL(文本转 SQL)是自然语言处理(NLP)领域的一项重要任务,旨在将自然语言问题自动转换为可在数据库上执行的 SQL 查询语句。这项技术在智能助手、数据分析工具、商业智能(BI)平台等领域具有广泛的应用前景,能够极大地降低数据查询和分析的门槛,让非技术用户也能轻松地与数据交互。

近年来,随着深度学习和预训练语言模型(PLM)的快速发展,Text-to-SQL 模型的性能取得了显著提升。然而,在实际应用中,Text-to-SQL 模型的准确率仍然面临诸多挑战,例如自然语言的多样性和歧义性、复杂 SQL 查询的处理、数据库 Schema 的理解和利用等。

本文将深入探讨两种有效提升 Text-to-SQL 准确率的方法:

  1. 使用推理大模型(Large Language Models for Inference): 利用更大规模、更强大的预训练语言模型进行推理,充分发挥其语义理解和生成能力。
  2. 增加重试机制(Retry Mechanism): 在模型生成 SQL 查询的过程中,引入重试机制,对生成的 SQL 进行验证和修正,提高最终结果的准确性。

我们将详细介绍这

http://www.hengruixuexiao.com/news/23674.html

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