XiYan-SQL: A Multi-Generator Ensemble Framework for Text-to-SQL (Technical Report)
XiYan-SQL is a novel framework that leverages a multi-generator ensemble strategy, combining supervised fine-tuning and in-context learning, to enhance the quality and diversity of SQL query generation from natural language text, achieving state-of-the-art performance on multiple benchmarks.
RSL-SQL：文字轉 SQL 生成中強健的 Schema Linking 方法
RSL-SQL 框架透過雙向 Schema Linking、上下文資訊增強、二元選擇策略和多輪自我修正，有效降低 Schema Linking 風險，提升文字轉 SQL 生成準確度。
텍스트-투-SQL 생성에서의 강력한 스키마 연결: RSL-SQL 프레임워크 제안
본 논문에서는 스키마 연결의 위험을 완화하면서 실행 정확도를 향상시키는 새로운 텍스트-투-SQL 생성 프레임워크인 RSL-SQL을 제안합니다.
RSL-SQL: A Novel Framework for Robust Text-to-SQL Generation with Enhanced Schema Linking and Contextual Information Augmentation
RSL-SQL, a novel framework for Text-to-SQL generation, leverages bidirectional schema linking and contextual information augmentation to improve the accuracy and efficiency of translating natural language questions into SQL queries, achieving state-of-the-art performance on benchmark datasets.
基於多樣本評測的小型語言模型文本到 SQL 語法轉換方法：MSc-SQL
小型開源語言模型可以通過多樣本生成和評測技術，在文本到 SQL 語法轉換任務中達到與大型專有模型相媲美的性能。
소규모 언어 모델을 이용한 Text-to-SQL 변환을 위한 다중 샘플 평가 기법: MSc-SQL
소규모 오픈소스 언어 모델을 사용하여 Text-to-SQL 변환 작업에서 효율성을 유지하면서도 대규모 모델에 필적하는 성능을 달성하기 위해 다중 샘플 생성 및 평가 기법을 제안한다.
Multi-Sample Critiquing for Efficient Text-to-SQL Translation with Small Language Models
Smaller, open-source language models can achieve competitive Text-to-SQL performance compared to larger, closed-source models by leveraging multi-sample critiquing, a technique that evaluates multiple generated SQL queries and selects the best one based on execution results and metadata.
대규모 언어 모델 기반 텍스트-SQL 생성: 설문조사
대규모 언어 모델(LLM)은 텍스트-SQL 생성 작업에 혁신을 가져왔으며, 프롬프트 엔지니어링, 미세 조정, 작업별 학습 및 LLM 에이전트와 같은 다양한 전략을 통해 SQL 쿼리의 정확성과 효율성을 향상시켰습니다.
A Survey of Text-to-SQL Generation Enhanced by Large Language Models
Large language models (LLMs) are transforming Text-to-SQL generation, offering new possibilities for improving accuracy and efficiency in translating natural language queries into SQL commands.
ソフトスキーマリンキングと反復的なサブSQLリファインメントによるテキストからSQLへの変換のためのマルチエージェント生成アプローチ：MAG-SQL
大規模データベースと複雑な質問を含むテキストからSQLへの変換タスクにおいて、MAG-SQLは、ソフトスキーマリンキング、目標-条件分解、および反復的なサブSQL生成とリファインメントを通じて、従来のIn-Context Learningベースの手法よりも優れたパフォーマンスを実現します。
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