SQLfuse: Enhancing Text-to-SQL Performance through Comprehensive LLM Synergy

文本转SQL是一项关键的创新，简化了从复杂的SQL到直观的自然语言查询的过渡，特别是在SQL在各种角色的工作市场上普及的情况下，这一创新尤为重要。大语言模型（LLMs）的兴起，如GPT-3.5和GPT-4，极大地推进了这一领域的发展，提供了改进的自然语言理解和生成细致的SQL语句的能力。然而，开源LLMs在文本转SQL应用中的潜力仍未得到充分挖掘，许多框架未能充分利用它们的能力，特别是在处理复杂的数据库查询和纳入反馈进行迭代改进方面。为了解决这些限制，本文介绍了SQLfuse，这是一个强大的系统，将开源LLMs与一套工具集成在一起，以提高文本转SQL的准确性和可用性。SQLfuse具有四个模块：模式挖掘、模式链接、SQL生成和SQL评论模块，不仅能够生成SQL查询，还能不断提高SQL查询的质量。通过在Spider排行榜上的领先表现和被蚂蚁集团部署的示范，SQLfuse展示了开源LLMs在各种业务场景中的实际优点。

SQLfuse论文旨在解决文本到SQL转换中的精度和可用性问题，特别是在处理复杂数据库查询和迭代细化方面。同时，论文旨在展示开源LLMs在不同业务场景中的实际应用价值。

SQLfuse系统整合了开源LLMs和一套工具，包括模式挖掘、模式链接、SQL生成和SQL评估模块，以提高文本到SQL转换的准确性和可用性，并持续优化SQL查询质量。

SQLfuse在Spider排行榜上表现出色，并被蚂蚁金服采用。论文使用了大量的数据集和实验来验证系统的性能。同时，SQLfuse还开源了代码，为该领域的研究提供了便利。

最近的相关研究包括：《Seq2SQL: Generating Structured Queries from Natural Language using Reinforcement Learning》、《SyntaxSQLNet: Syntax Tree Networks for Complex and Cross-Domain Text-to-SQL Task》等。