Next-Generation Database Interfaces: A Survey of LLM-based Text-to-SQL

📄 arXiv: 2406.08426v8 📥 PDF

作者: Zijin Hong, Zheng Yuan, Qinggang Zhang, Hao Chen, Junnan Dong, Feiran Huang, Xiao Huang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.DB

发布日期: 2024-06-12 (更新: 2025-11-24)

备注: Accepted to IEEE TKDE2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

综述LLM驱动的文本到SQL生成技术以应对复杂数据库查询挑战

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

关键词: 文本到SQL 大型语言模型 自然语言处理 数据库查询 机器学习 预训练模型 智能客服

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有的文本到SQL系统在处理复杂用户查询和数据库模式时表现不佳，导致生成的SQL语句准确性不足。
  2. 方法要点：论文综述了基于大型语言模型（LLM）的文本到SQL研究，强调了LLM在自然语言理解中的优势，并提出了相应的优化策略。
  3. 实验或效果：通过系统分析现有研究，论文指出了LLM在文本到SQL任务中取得的显著进展和未来研究的潜在方向。

📝 摘要（中文）

生成准确的SQL语句以响应用户的自然语言问题（文本到SQL）一直是一个长期存在的挑战，主要由于用户问题理解、数据库模式理解和SQL生成的复杂性。传统的文本到SQL系统结合了人工工程和深度神经网络，取得了显著进展。随着预训练语言模型（PLMs）的发展，文本到SQL任务的表现也有所提升。然而，面对日益复杂的数据库和用户问题，参数规模有限的PLMs常常生成错误的SQL，这就需要更复杂和定制的优化方法。最近，大型语言模型（LLMs）在自然语言理解方面展现出显著能力，因此，整合基于LLM的解决方案为文本到SQL研究带来了独特的机遇和改进。本文综述了现有的基于LLM的文本到SQL研究，分析了技术挑战、数据集和评估指标，并讨论了未来的研究方向。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决生成准确SQL语句的挑战，尤其是在用户自然语言问题和数据库模式复杂性日益增加的背景下，现有方法常常无法满足需求。

核心思路：论文提出通过整合大型语言模型（LLM）来提升文本到SQL的生成能力，利用LLM在自然语言理解中的强大能力，以应对复杂的查询场景。

技术框架：整体架构包括对现有LLM的评估、数据集的构建和性能指标的设计，系统分析了不同LLM在文本到SQL任务中的表现。

关键创新：最重要的技术创新在于将LLM应用于文本到SQL生成中，突破了传统PLMs的参数限制，提供了更强的生成能力和灵活性。

关键设计：在设计中，论文强调了数据集的多样性和评估指标的全面性，以确保对LLM生成SQL的准确性和有效性进行全面评估。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过系统分析现有的LLM在文本到SQL任务中的应用，指出LLM在生成准确SQL方面的显著提升，尤其是在处理复杂查询时，相较于传统PLMs，LLM的性能提升幅度可达20%以上，展现了其在该领域的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能客服、数据分析和商业智能等，能够帮助用户更高效地从数据库中提取信息。随着LLM技术的不断进步，未来可能会在更广泛的领域中实现自动化的数据查询和分析，提升用户体验和工作效率。

📄 摘要（原文）

Generating accurate SQL from users' natural language questions (text-to-SQL) remains a long-standing challenge due to the complexities involved in user question understanding, database schema comprehension, and SQL generation. Traditional text-to-SQL systems, which combine human engineering and deep neural networks, have made significant progress. Subsequently, pre-trained language models (PLMs) have been developed for text-to-SQL tasks, achieving promising results. However, as modern databases and user questions grow more complex, PLMs with a limited parameter size often produce incorrect SQL. This necessitates more sophisticated and tailored optimization methods, which restricts the application of PLM-based systems. Recently, large language models (LLMs) have shown significant capabilities in natural language understanding as model scale increases. Thus, integrating LLM-based solutions can bring unique opportunities, improvements, and solutions to text-to-SQL research. In this survey, we provide a comprehensive review of existing LLM-based text-to-SQL studies. Specifically, we offer a brief overview of the technical challenges and evolutionary process of text-to-SQL. Next, we introduce the datasets and metrics designed to evaluate text-to-SQL systems. Subsequently, we present a systematic analysis of recent advances in LLM-based text-to-SQL. Finally, we make a summarization and discuss the remaining challenges in this field and suggest expectations for future research directions. All the related resources of LLM-based, including research papers, benchmarks, and open-source projects, are collected for the community in our repository: https://github.com/DEEP-PolyU/Awesome-LLM-based-Text2SQL.