A Survey of Large Language Model-Based Generative AI for Text-to-SQL: Benchmarks, Applications, Use Cases, and Challenges

📄 arXiv: 2412.05208v2 📥 PDF

作者: Aditi Singh, Akash Shetty, Abul Ehtesham, Saket Kumar, Tala Talaei Khoei

分类: cs.AI, cs.DB

发布日期: 2024-12-06 (更新: 2025-01-23)

💡 一句话要点

综述基于大语言模型的Text-to-SQL生成式AI：基准、应用、用例与挑战

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: Text-to-SQL 大型语言模型 自然语言处理 数据库查询 生成式AI 领域泛化 多轮对话

📋 核心要点

  1. 现有Text-to-SQL系统在领域泛化、查询优化和多轮对话支持方面存在不足，限制了其在实际场景中的应用。
  2. 本文综述了基于大型语言模型的Text-to-SQL方法，分析了其在不同领域的应用，并探讨了未来的研究方向。
  3. 通过对现有方法的分析和对未来方向的展望，旨在为Text-to-SQL领域的研究和应用提供指导。

📝 摘要（中文）

本文全面概述了AI驱动的Text-to-SQL系统的演变，重点介绍了其基本组成部分、大型语言模型（LLM）架构的进步，以及Spider、WikiSQL和CoSQL等数据集在推动进展中的关键作用。我们考察了Text-to-SQL在医疗保健、教育和金融等领域的应用，强调了其在提高数据可访问性方面的变革潜力。此外，我们还分析了持续存在的挑战，包括领域泛化、查询优化、对多轮对话交互的支持，以及针对NoSQL数据库和动态现实场景的定制数据集的有限可用性。为了应对这些挑战，我们概述了未来的研究方向，例如扩展Text-to-SQL功能以支持NoSQL数据库，设计用于动态多轮交互的数据集，以及优化系统以实现现实世界的规模和鲁棒性。通过调查当前的进展并识别关键差距，本文旨在指导下一代基于LLM的Text-to-SQL系统的研究和应用。

🔬 方法详解

问题定义：Text-to-SQL旨在将自然语言查询转换为结构化查询语言（SQL），以便非技术用户能够轻松地与数据库进行交互。现有方法在处理复杂查询、领域泛化、多轮对话以及NoSQL数据库方面存在诸多挑战，限制了其在实际应用中的有效性。此外，缺乏针对动态现实场景的定制数据集也阻碍了Text-to-SQL系统的发展。

核心思路：本文的核心思路是对基于大型语言模型的Text-to-SQL方法进行全面的综述，分析其在不同领域的应用，并探讨其面临的挑战和未来的研究方向。通过对现有方法的优缺点进行分析，为未来的研究提供指导。

技术框架：本文主要通过文献调研的方式，对Text-to-SQL系统的发展历程、关键技术、应用场景和面临的挑战进行了全面的梳理。具体包括：Text-to-SQL系统的基本组成部分、大型语言模型（LLM）架构的进步、数据集（如Spider、WikiSQL和CoSQL）的作用、在医疗保健、教育和金融等领域的应用、以及领域泛化、查询优化、多轮对话交互支持等挑战。

关键创新：本文的创新之处在于对基于大型语言模型的Text-to-SQL方法进行了系统性的综述，并指出了未来研究的关键方向，例如扩展Text-to-SQL功能以支持NoSQL数据库，设计用于动态多轮交互的数据集，以及优化系统以实现现实世界的规模和鲁棒性。

关键设计：本文主要关注Text-to-SQL系统的整体架构和流程，以及关键技术和数据集的选择。没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。重点在于对现有方法的分析和对未来方向的展望。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

本文是一篇综述性文章，主要贡献在于对现有Text-to-SQL方法进行了全面的分析和总结，并指出了未来研究的关键方向。没有提供具体的实验结果或性能数据，而是侧重于对现有技术的梳理和对未来趋势的展望。

🎯 应用场景

Text-to-SQL技术在医疗保健、教育和金融等领域具有广泛的应用前景。它可以帮助非技术人员轻松地从数据库中提取所需信息，从而提高工作效率和决策质量。未来，随着技术的不断发展，Text-to-SQL有望在更多领域得到应用，并为人们的生活带来更多便利。

📄 摘要（原文）

Text-to-SQL systems facilitate smooth interaction with databases by translating natural language queries into Structured Query Language (SQL), bridging the gap between non-technical users and complex database management systems. This survey provides a comprehensive overview of the evolution of AI-driven text-to-SQL systems, highlighting their foundational components, advancements in large language model (LLM) architectures, and the critical role of datasets such as Spider, WikiSQL, and CoSQL in driving progress. We examine the applications of text-to-SQL in domains like healthcare, education, and finance, emphasizing their transformative potential for improving data accessibility. Additionally, we analyze persistent challenges, including domain generalization, query optimization, support for multi-turn conversational interactions, and the limited availability of datasets tailored for NoSQL databases and dynamic real-world scenarios. To address these challenges, we outline future research directions, such as extending text-to-SQL capabilities to support NoSQL databases, designing datasets for dynamic multi-turn interactions, and optimizing systems for real-world scalability and robustness. By surveying current advancements and identifying key gaps, this paper aims to guide the next generation of research and applications in LLM-based text-to-SQL systems.