文本轉 SQL 轉換自動化仍然是一項艱巨的任務，並且目前只有少數幾個好的開源模型可以用於此任務。 讓我們來分析一下這個問題 - >文本轉 SQL 轉換模型基本上不過是帶有多重注意力層和一個模式連結層的編碼器-解碼器模型。 > 編碼器處理用戶查詢和數據庫模式，並生成上下文嵌入（關係感知編碼） >通過模式連結，查詢中的標記與相應的模式實體對齊 >模式感知注意力機制使模型在解碼過程中能夠專注於模式的相關部分 > 解碼器依次生成 SQL 標記（基於約束的解碼） 這些模型在哪裡不足呢？ - >大多數可用模型在訓練數據中缺乏複雜查詢，因此在跨域或循環查詢上表現不佳。 > 語言和查詢要求並不總是來自普通用戶的正確表達。即使是拼寫錯誤也會導致錯誤的輸入，並在檢索過程中造成問題，因此提示在這項任務中是非常重要的一部分。 我個人曾在製作一個端到端項目時詳細研究過這個問題，甚至製作了合成數據並嘗試訓練自己的 SLM，但失敗得很慘，然後轉而使用了一個開源模型。 如果你想深入了解這個問題，我建議先閱讀這些研究論文 - >LLM 增強的文本到 SQL 生成 >下一代數據庫接口： >文本到 SQL 解析：概念和方法 >RASAT：將關係結構整合到預訓練的 Seq2Seq 模型中