近年来，大模型（LLMs）的热潮推动了自然语言处理（NLP）任务的广泛进展，NL2SQL（自然语言转SQL）作为热门任务之一也不例外。 从下图可以看出，不同的benchmark以及测试方法在T5模型之后，出现了极速增长。
并且一些SOTA 模型在nl2sql任务的表现上和以往相比，有了极大的提升：
但是普遍的这些模型的参数量都在100B以上，而NL2SQL作为一个相对niche的场景，并且和业务场景结合密切的情况下，是否可以在一些小参数量的模型上也获得比较好的表现呢？
NL2SQL的核心是什么？
我们认为，NL2SQL的核心能力并不在于"语言建模"本身，而是在两个方面：
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理解用户意图与问题背景（场景理解）
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根据数据库结构正确地生成SQL（逻辑推理+语法生成）
这两个任务的挑战，不在于模型是否足够"大"，而在于：
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自然语言表达是否模糊（例如"订单总量是多少"可能有多种理解）
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数据库结构是否复杂、是否包含大量无关表/列
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字段命名是否清晰，是否有中文注释、是否包含样例数据
这些问题，很多时候靠"更大的模型"并不能直接解决。
先说结论， 来自工程实践中的关键启发：
模型并不是越大越好，Qwen Coder 3B/7B已足够胜任任务
我们尝试了多个模型：
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Qwen 1.7B：参数过小小导致代码生成能力弱
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Qwen2.5 Coder 3B & 7B：专为代码/SQL任务设计，结果优秀，微调后准确率达到 0.81 Execution Accuracy
这个结果已经超过了同等结构的SOTA方法（如RoBERTa + T5-3B组合），而且显著减少了部署成本。
✅ 结论：使用精调后的中型模型（3B-7B）已能解决大部分真实SQL生成任务。
Schema Linking 比模型大小更关键
很多真实数据库（如金盘数据库）存在如下问题：
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字段名不可读（如 VBELN, ZZHYYH）
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字段之间没有明确注释
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多张表字段重复，关联复杂
这时候，如果不先过滤schema，大模型也会"幻觉"严重，因为注意力被不相关字段稀释。
我们尝试了：
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简单DIN-SQL式的Schema Linking [1](https://arxiv.org/abs/2304.11015)
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强化版RESDSQL交叉编码器 + 列增强层 [2](https://arxiv.org/abs/2302.05965)
效果立竿见影，准确率从 0.44 → 0.81，说明大模型"理解错误"更多是输入结构的问题。
✅ 结论：场景理解靠结构优化（如schema linking），而不是盲目加参数。
训练样本设计、注释、示例数据远比模型大小重要
在对金盘等工业数据库做训练时，我们发现：
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表/列名没信息，靠注释
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不提供字段值样例，模型不知字段用途
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用户问题表达差异大，golden SQL却一样
我们通过：
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引入字段注释
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注入字段样例
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打乱schema顺序增强泛化
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构造不同表达相同SQL的样本
在没有换更大模型的前提下，准确率显著提升。
✅ 结论：训练数据质量和构造方式决定了最终效果。
"大模型 + 幻觉 + JOIN滥用"反而是风险
在没有schema linking的情况下，大模型非常容易：
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随意JOIN多张表
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忽略限制条件（distinct、只返回某一列）
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理解模糊表达错误，生成语义不符的SQL
反而小一点、结构清晰的模型，表现更稳定可靠。
回到问题：搭建NL2SQL系统需要大模型吗？
结论是：
❌ 不需要SOTA级别的大模型（70B+）才能做好NL2SQL。 ✅ 需要的是：
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良好的schema linking策略
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高质量的训练样本
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合理的prompt设计与数据增强
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中等规模、代码能力强的模型（如Qwen2.5 Coder 3B/7B）
展望
未来的NL2SQL系统，更像是一个结构化的"智能Agent"：
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能理解用户问题意图
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能快速筛选schema
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能学习约束和偏好
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能精准生成SQL并自我验证
而不是一个越大越好的"语言模型"。如果你也在搭建自己的NL2SQL系统，不妨先别上来就调用GPT-4或GPT-4o，先试试把schema理清楚，再加点样例数据，然后用一个3B模型看看效果------说不定，已经足够用了。