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Text2sql 框架

学习
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2025-04-03

Text2sql 框架

一个完整的 文本到 SQL（Text-to-SQL）任务框架 应该包括四个关键步骤：预处理、抽取、生成、精炼。

  1. 预处理（Preprocessing）
    该阶段主要处理与自然语言查询（NLQ）无关但对 SQL 生成至关重要的辅助信息，包括：

    • 数据库模式信息（Schema Information）：提取数据库的表结构、列名、数据类型、主外键关系等信息，确保 SQL 生成的准确性。

    • 嵌入数据库（Embedding Database）：构建数据库模式和历史查询的向量化表示，以支持高效的检索和匹配。

    • Few-shot 库（Few-shot Library）：存储少量示例 SQL（Few-shot examples），以支持基于示例的 SQL 生成，提高泛化能力。

  2. 抽取（Extraction）
    在此阶段，从数据库和查询上下文中提取并筛选 SQL 生成所需的关键信息，包括：

    • NLQ 解析：解析自然语言查询，提取关键信息，如实体、时间、度量指标等。

    • 数据库元素筛选：基于 NLQ，选择可能涉及的表、列、值，以减少搜索空间。

    • Few-shot 示例匹配：在 Few-shot 库中检索相似查询及其对应的 SQL，辅助 SQL 生成。

  3. 生成（Generation）
    在该阶段，基于 SQL 语法规则、少量示例和已提取的信息，将 NLQ 转换为 SQL 语句。主要方式包括：

    • 基于模板（Template-based）：对于常见查询模式，使用预定义的 SQL 模板填充参数。

    • 基于大模型（LLM-based）：利用大模型（如 GPT、T5）根据 NLQ 生成 SQL。

    • 结合 Few-shot 学习：通过少量示例（Few-shot learning）提高 SQL 生成的准确性。

  4. 精炼（Refinement）
    生成的 SQL 可能存在错误或冗余，因此需要通过校验和优化确保 SQL 的正确性。精炼步骤包括：

    • SQL 语法与执行检查：执行 SQL，检查是否报错，并根据错误信息进行修正。

    • 对齐策略与规则优化：使用规则和对齐策略（如 Schema 约束、上下文信息）优化 SQL。

    • 自一致性与投票机制（Self-consistency & Voting）：通过多个 SQL 候选方案进行投票，选择最优 SQL 作为最终输出。

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