导语本文记录了今年的自然语言处理国际顶级会议EMNLP2023中接收的所有与Text-to-SQL相关（通过搜索标题关键词查找得到，可能不全）的论文，共计12篇，包含5篇正会论文和7篇Findings论文

导语本文探索了如何通过各种提示设计策略，来增强大型语言模型（LLMs）在Few-shotIn-contextLearning中的文本到SQL转换能力。通过使用示例SQL查询的句法结构来检索演示示例，并选择同时追求多样性和相似性的示例可以提高性能，同时，LLMs也从与数据库相关的知识增强中受益。会议：EMNLP2023Findings标题：EnhancingFew-shotText-to-SQLCa

导语本文记录了今年的自然语言处理国际顶级会议EMNLP2023中接收的所有与Text-to-SQL相关（通过搜索标题关键词查找得到，可能不全）的论文，共计12篇，包含5篇正会论文和7篇Findings论文

导语本文介绍了ODIS框架，这是一种新颖的Text-to-SQL方法，它结合了领域外示例和合成生成的领域内示例，以提升大型语言模型在In-contextLearning中的性能。

导语本文提出了一种叫做QueryPlanLanguage(QPL)的语言，用来将复杂SQL语句分解为更加简单的子语句。QPL具有以下优势：1）可以转述为简单问题，从而创建了一个的数据集。在这个数据集上训练，获得了一个敏感于数据库模式的数据检索问题分解器。2）QPL对于非专家处理复杂查询更易于接近，使语义解析器的输出更易于理解。标题：SemanticDecompositionofQuestionan

Text-to-SQLEmpoweredbyLargeLanguageModels:ABenchmarkEvaluation大语言模型助力Text-to-SQL：一项基准评估DaweiGao∗AlibabaGroupgaodawei.gdw

导语本文提出了SQLPrompt，通过创新的Prompt设计、基于执行一致性的解码策略，以及混合不同格式的Prompt和不同LLMs输出的方式，提高了LLM在Few-shotIn-contextLearning下的能力。会议：EMNLP2023Findings（Short）链接：https://arxiv.org/abs/2311.028831简介这项研究介绍了“SQLPrompt”，一种针对大型

目录论文摘要Summary：问题表示（Questionrepresentation）1.BasicPrompt（BSPBS\_PBSP）2.TextRepresentationPrompt(TRPTR\_PTRP)3.OpenAIDemostrationPrompt(ODPOD\_PODP）4.CodeRepresentationPrompt（CRPCR\_PCRP）5.AlpacaSFTProm

论文概述学习这篇Text2SQL+LLM的benchmark论文前，可以先学习一下基础的Text2SQL知识。可以参考GitHub项目：GitHub-eosphoros-ai/Awesome-Text2SQL:CuratedtutorialsandresourcesforLargeLanguageModels,Text2SQL,Text2DSL、Text2API、Text2Visandmore.，

导语本文聚焦于利用LLMs进行Text-to-SQL任务，并指出缺乏系统性基准测试限制了有效、高效和经济的LLM-basedText-to-SQL解决方案的发展。

Text-to-SQL进展总结近年来，随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成果。

·Text2SQL概述·LangChain基础知识·基于SQLDatabaseChain的Text2SQL实践·后续计划二、Text2SQL概述Text-to-SQL（或者Te

摘要上下文学习（ICL）已成为处理各种自然语言处理任务的一种新方法，它利用大型语言模型（LLM）根据上下文进行预测，并辅以一些示例或特定于任务的指令。在本文中，我们的目标是将这种方法扩展到利用结构化知识源的问答任务，并通过探索使用LLM的各种提示设计策略来改进文本到SQL系统。我们对不同的演示选择方法和最佳指令格式进行了系统研究，以提升LLM在文本到SQL任务中的表现。我们的方法涉及利用示例的SQ

ChatGPT论文：EnhancingFew-shotText-to-SQLCapabilitiesofLargeLanguageModels(一)3实验3.1实验设置数据集Spider：复杂文本到SQL问题的跨领域数据集。Spider-Syn：使用同义词替换Spider问题中的模式相关词汇，评估系统的鲁棒性。Spider-DK：在Spider示例中添加领域知识，评估跨领域泛化能力。Spider-

ChatGPT论文：EnhancingFew-shotText-to-SQLCapabilitiesofLargeLanguageModels(一)ChatGPT论文：EnhancingFew-shotText-to-SQLCapabilitiesofLargeLanguageModels(二)4分析4.1基于预测语法的检索现有的示例选择方法依赖于问题和数据库的语义表示。本文提出了一种专门针对代码

论文概述InstructGPT和ChatGPT的训练流程基本一致，ChatGPT是改进后的InstructGPT，比如InstructGPT是基于GPT-3训练，而ChatGPT是基于GPT-3.5训练。基本信息英文标题：Traininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedback中文标题：通过人类反馈的指令训练语言模型发表时间：2023年

本文内容主要基于以下开源项目探索实践，Awesome-Text2SQL:GitHub-eosphoros-ai/Awesome-Text2SQL:CuratedtutorialsandresourcesforLargeLanguageModels,Text2SQL,Text2DSL、Text2API、Text2Visandmore.DB-GPT-Hub：GitHub-eosphoros-ai/DB

前言：SParC是一个基于Spider数据集扩展的有上下文依赖的对话是Text-to-SQL数据集。

导语SParC是Text-to-SQL领域的一个多轮查询数据集。本篇博客将对该数据集论文和数据格式进行简要介绍。SParC数据集概述SParC是一个跨领域的多轮Text-to-SQL数据集。

导语上篇博客：Text2SQL学习整理（四）将预训练语言模型引入WikiSQL任务简要介绍了两个借助预训练语言模型BERT来解决WIkiSQL数据集挑战的方法：SQLOVA和X-SQL模型。其中，借助预训练语言模型的强大表示能力，SQLOVA已经超越了人类表现。而X-SQL则更进一步，使用MT-DNN取得了比SQLOVA更好的效果。本篇博客将为大家介绍另一个使用预训练模型的方法：HybridSQL

Llama2是开源LLM发展的一个巨大里程碑。最大模型及其经过微调的变体位居HuggingFaceOpenLLM排行榜（https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard）前列。多个基准测试表明，就性能而言，它正在接近GPT-3.5（在某些情况下甚至超过它）。所有这些都意味着，对于从RAG系统到Agent的复杂LLM应用

WikiSQL数据集概述基本统计特性WikiSQL数据集是一个多数据库、单表、单轮查询的Text-to-SQL数据集。

简介Text-to-SQL系统能够将自然语言描述转化成对应的SQL查询语句，这项技术能够有效地辅助人们对海量的数据库进行查询。因此，该项研究引起了工业界和学术界的广泛关注。

论文笔记：CQR-SQL:ConversationalQuestionReformulationEnhancedContext-DependentText-to-SQLParsers目录论文笔记：CQR-SQL:ConversationalQuestionReformulationEnhancedContext-DependentText-to-SQLParsers导语1简介2方法2.1预备知识任

论文2022-RecentAdvancesinText-to-SQL:ASurveyofWhatWeHaveandWhatWeExpect文本到SQL的最新进展，包括数据集（第2节）和方法（第3节）。https://arxiv.org/abs/2208.10099v1数据集Spider:一个跨域的复杂text2sql数据集，包含了10,181条自然语言问句、分布在200个独立数据库中的5,693条

引言我们那一篇ACL2019的论文简单介绍了什么叫做Text-to-SQL任务，文本到SQL任务的目的是将自然语言语句映射为结构化的SQL查询。

论文笔记：BridgingTextualandTabularDataforCross-DomainText-to-SQLSemanticParsing目录论文笔记：BridgingTextualandTabularDataforCross-DomainText-to-SQLSemanticParsing导语摘要1简介2模型2.1问题定义2.2Question-SchemaSerialization

论文笔记：S2SQL:InjectingSyntaxtoQuestion-SchemaInteractionGraphEncoderforText-to-SQLParsers目录论文笔记：S2SQL:InjectingSyntaxtoQuestion-SchemaInteractionGraphEncoderforText-to-SQLParsers导语摘要1简介2提出的方法2.1问题定义2.2Q

S2SQL阅读笔记1Introduction2Question-SchemaInteractionGraph2.1注入语法（InjectingSyntax）2.2解耦约束（DecouplingConstraint）3Experiments3.1数据集和评价指标3.2ImplementationDetails3.3Baseline模型3.4结果与分析3.5定性分析3.6关于SyntacticPars

RAT-SQL:Relation-AwareSchemaEncodingandLinkingforText-to-SQLParsers以关系感知的方法对数据库模式编码和链接的text-to-SQL模型1

本文是LLM系列文章，针对《BattleoftheLargeLanguageModels:DollyvsLLaMAvsVicunavsGuanacovsBardvsChatGPT大型语言模型之战：DollyvsLLaMAvsVicunavsGuanacovsBardvsChatGPT-文本到SQL解析比较摘要1引言2实验设置3评估结果4讨论5相关工作6结论和未来工作摘要ChatGPT的成功引发了一

DB-GPT-Hub是一个利用LLMs实现Text-to-SQL解析的实验项目，主要包含数据集收集、数据预处理、模型选择与构建和微调权重等步骤，通过这一系列的处理可以在提高Text-to-SQL能力的同时降低模型训练成本

学习RLAIF论文前，可以先学习一下基于人类反馈的强化学习RLHF，相关的微调方法（比如强化学习系列RLHF、RRHF、RLTF、RRTF）的论文、数据集、代码等汇总都可以参考GitHub项目：GitHub-eosphoros-ai/Awesome-Text2SQL:CuratedtutorialsandresourcesforLargeLanguageModels,Text2SQL,andmor

论文概述学习这个RRTF之前，可以先学习一下RLHF。顺带一提：eosphoros-ai组织「DB-GPT开发者」最新有个新项目Awesome-Text2SQL：GitHub-eosphoros-ai/Awesome-Text2SQL:CuratedtutorialsandresourcesforLargeLanguageModels,Text2SQL,andmore.，收集了Text2SQL+L

项目介绍项目地址GitHub地址：GitHub-eosphoros-ai/Awesome-Text2SQL:CuratedtutorialsandresourcesforLargeLanguageModels,Text2SQL,andmore.项目首页欢迎大家围观参与、使用、贡献。项目理念这个项目主要收集了针对大型语言模型和Text2SQL等的精选教程和资源，希望能够共同学习、共同推动Text2S

“SADGA:Structure-AwareDualGraphAggregationNetworkforText-to-SQL”是一篇text2sql领域的论文，发布于NeurIPS2021。原文链接：https://arxiv.org/abs/2111.00653项目代码链接：https://github.com/DMIRLAB-Group/SADGA总体概括文章内容就是——文章使用图结构作为q

摘要本文介绍了CodeLlama大模型的基本概括，包含了论文的摘要、结果、结论以及核心方法，对于了解和实践CodeLlama有一定帮助。论文概述上一篇介绍了指令进化大模型WizardLM，留了一个坑，补上CodeLlama论文学习，可以作为下游任务的基座模型，比如Text2SQL。目前DB-GPT-Hub分支refactor支持了CodeLlama模型微调，我粗糙地跑7b基础模型使用lora方法s

摘要本文主要对大模型WizardLM的基本信息进行了简单介绍，展示了WizardLM取得的优秀性能，分析了论文的核心——指令进化方法。论文概述基本信息英文标题：WizardLM:EmpoweringLargeLanguageModelstoFollowComplexInstructions中文标题：WizardLM:授权大型语言模型遵循复杂的指令发表时间：2023年4月-arxiv作者单位：北京大

TowardsComplexText-to-SQLinCross-DomainDatabasewithIntermediateRepresentation论文下载链接:https://arxiv.org/abs/1905.08205论文项目代码:GitHub@IRNet序言Text-to-SQL

摘要本文主要介绍了IRNet论文的基本信息，比如标题、摘要、数据集、结果&结论，以及论文中提出的不匹配问题和词汇问题以及对应的解决方案，重点学习了中间表示SemQL。引言学习论文时，可以先粗略看看论文标题-摘要-数据集-结果/结论，最后想详细了解信息的话可以重点看看模型结构/代码实践等论文标题今天学习的论文是西安交通大学、北京邮电大学、微软发表于2019年ACL的文章《TowardsComplex

NL2SQL是将自然语言转化为SQL的任务，该任务隶属于NLP的子任务，NL2SQL在AIGC时代之前，以seq2seq、BERT等系列的模型在NL2SQL的主流数据集上取得了不错的效果，2022年底，ChatGPT爆火，凭借LLM强大的逻辑推理、上下文学习、情景联系等特点，按理说LLM应该可以超过seq2seq、BERT等系列的模型，但是使用少样本、零样本提示方法用LLM解决NL2SQL问题效果

1.引言在上一篇《Text-to-SQL小白入门（一）》中，我们介绍了Text-to-SQL研究的定义、意义、研究方法以及未来展望，其中在介绍研究方法时，多次提到了Seq2Seq框架以及相应的Encoder-Decoder

摘要本文主要介绍了Text-to-SQL研究的定义、意义、研究方法以及未来展望，主要是对Text-to-SQL领域进行一个初步的认识和了解，适合初学者入门了解。

文章目录NLP问答任务分类结构化数据问答定义任务能力(结构化数据问答优势)Test-to-SQL技术任务简介评估方法数据集主流学习方式Text-to-SQL任务本质Text-to-SQL任务基本框架Text-to-SQL

也称Text-to-SQL，nl2SQL等。随着知识图谱的发展，也逐渐孵化出很多nl2Cypher算法。

【论文阅读_NL2SQL】TowardsComplexText-to-SQLinCross-DomainDatabasewithIntermediateRepresentation文章目录【论文阅读_NL2SQL】TowardsComplexText-to-SQLinCross-DomainDatabasewithIntermediateRepresentation1.来源2.介绍3.模型3.1中

论文笔记：HIE-SQL:HistoryInformationEnhancedNetworkforContext-DependentText-to-SQLSemanticParsing目录论文笔记：HIE-SQL:HistoryInformationEnhancedNetworkforContext-DependentText-to-SQLSemanticParsing导语摘要1简介2相关工作3H

论文笔记：PayMoreAttentiontoHistory:AContextModelingStrategyforConversationalText-to-SQL目录论文笔记：PayMoreAttentiontoHistory:AContextModelingStrategyforConversationalText-to-SQL导语摘要关键词1简介2相关工作2.1语义解析和Text-to-S

本文重点介绍语义解析技术中的Text-to-SQL任务，让机

但是目前的这些预训练模型基本上都是在通用文本上进行训练的，在需要一些需要对结构化数据进行编码的任务上（如Text-to-SQL、Table-to-Text），需要同时对结构化的表格数据进行编码，如果直接采用