Exploring the Landscape of Text-to-SQL with Large Language Models: Progresses, Challenges and Opportunities

📄 arXiv: 2505.23838v1 📥 PDF

作者: Yiming Huang, Jiyu Guo, Wenxin Mao, Cuiyun Gao, Peiyi Han, Chuanyi Liu, Qing Ling

分类: cs.CL, cs.IR

发布日期: 2025-05-28

备注: Submitted to ACM Computing Surveys (CSUR). Currently under review

💡 一句话要点

综述：探索基于大型语言模型的Text-to-SQL技术进展、挑战与机遇

🎯 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 综述 Prompt工程 微调 语义解析

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有Text-to-SQL方法在处理复杂查询、泛化能力和鲁棒性方面仍面临挑战，尤其是在面对真实世界数据库时。
  2. 方法要点：该综述深入分析了基于LLM的Text-to-SQL技术，从研究趋势、技术角度、数据集和评估指标等方面进行了全面梳理。
  3. 实验或效果：该综述总结了现有Text-to-SQL数据集和评估指标，并讨论了该领域潜在的障碍和未来探索的途径。

📝 摘要（中文）

本文系统性地综述了基于大型语言模型（LLMs）的Text-to-SQL技术，Text-to-SQL旨在将自然语言（NL）问题转换为SQL查询，从而方便不具备SQL知识的用户访问关系数据库。随着LLMs的快速发展，自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，为改进Text-to-SQL系统开辟了新途径。本研究重点关注四个关键方面：（1）分析基于LLM的Text-to-SQL的研究趋势；（2）从不同角度深入分析现有的基于LLM的Text-to-SQL技术；（3）总结现有的Text-to-SQL数据集和评估指标；（4）讨论该领域潜在的障碍以及未来探索的途径。本综述旨在为研究人员提供对基于LLM的Text-to-SQL的深入理解，从而激发该领域的新创新和进步。

🔬 方法详解

问题定义：Text-to-SQL旨在解决用户无需编写SQL语句即可查询数据库的问题。现有方法在处理复杂嵌套查询、跨领域数据库以及自然语言的歧义性方面存在诸多痛点，导致查询准确率和泛化能力不足。尤其是在真实场景下，数据库结构复杂，用户提问方式多样，对Text-to-SQL系统提出了更高的要求。

核心思路：该综述的核心思路是对基于大型语言模型的Text-to-SQL技术进行全面梳理和分析，旨在帮助研究人员了解该领域的最新进展、挑战和机遇。通过分析现有方法的技术特点、优缺点以及适用场景，为未来的研究方向提供指导。

技术框架：该综述没有提出新的技术框架，而是对现有技术进行了分类和总结。主要包括：(1) 研究趋势分析；(2) 技术方法分析，例如Prompt工程、微调策略等；(3) 数据集和评估指标总结；(4) 未来研究方向展望。

关键创新：该综述的创新之处在于对基于LLM的Text-to-SQL领域进行了系统性的梳理和分析，为研究人员提供了一个全面的视角。它不是提出一种新的模型或算法，而是对现有研究成果进行归纳和总结，并指出未来的研究方向。

关键设计：该综述没有涉及具体的技术细节，而是侧重于对现有技术的分类和总结。例如，对不同的Prompt工程方法、微调策略以及数据增强技术进行了比较和分析。此外，还对常用的Text-to-SQL数据集和评估指标进行了总结。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该综述总结了现有Text-to-SQL数据集和评估指标，并对基于LLM的Text-to-SQL技术进行了深入分析，为研究人员提供了一个全面的视角。虽然没有提供具体的性能数据，但通过对现有方法的优缺点进行分析，为未来的研究方向提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

Text-to-SQL技术具有广泛的应用前景，可应用于智能客服、商业智能、数据分析等领域。通过将自然语言问题转换为SQL查询，用户可以方便地从数据库中获取所需信息，无需具备专业的SQL知识。未来，随着LLMs的不断发展，Text-to-SQL技术将在更多领域发挥重要作用，例如金融、医疗、教育等。

📄 摘要（原文）

Converting natural language (NL) questions into SQL queries, referred to as Text-to-SQL, has emerged as a pivotal technology for facilitating access to relational databases, especially for users without SQL knowledge. Recent progress in large language models (LLMs) has markedly propelled the field of natural language processing (NLP), opening new avenues to improve text-to-SQL systems. This study presents a systematic review of LLM-based text-to-SQL, focusing on four key aspects: (1) an analysis of the research trends in LLM-based text-to-SQL; (2) an in-depth analysis of existing LLM-based text-to-SQL techniques from diverse perspectives; (3) summarization of existing text-to-SQL datasets and evaluation metrics; and (4) discussion on potential obstacles and avenues for future exploration in this domain. This survey seeks to furnish researchers with an in-depth understanding of LLM-based text-to-SQL, sparking new innovations and advancements in this field.