在本综述中,我们从以下四个方面全面回顾了由LLMs驱动的NL2SQL技术:(1)模型:解决自然语言歧义和不明确性,同时正确映射自然语言与数据库模式和实例的NL2SQL翻译技术;(2)数据:从训练数据的收集、由于训练数据稀缺而进行的数据合成到NL2SQL基准测试;(3)评估:使用不同指标和粒度从多个角度评估NL2SQL方法;(4)错误分析:...
通过NL2SQL360,我们对领先的nl2sql方法在不同应用场景下进行了详细比较,如不同的数据领域和SQL特征,提供了选择特定需求下最合适nl2sql方法的宝贵见解。 此外,我们还探索了nl2sql的设计空间,利用NL2SQL360自动识别最优的nl2sql解决方案,以满足用户特定需求。 具体而言,NL2SQL360识别出一种有效的nl2sql方法——SuperSQL...
大型语言模型时代:随着LLMs的出现,NL2SQL技术取得了显著进展,LLMs具有卓越的语言理解和新出现的能力,例如使用提示来执行NL2SQL任务。 从语言模型的角度来看NL2SQL解决方案的演变 NL2SQL的预处理策略 专注于在执行NL2SQL翻译过程中的预处理步骤,这些步骤对于识别相关表格和列(即架构链接)以及检索生成SQL所需的适当数据库...