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【LLM之NL2SQL】DIN-SQL论文阅读笔记研究关注于使用大型语言模型（LLMs）进行复杂的Text-to-SQL任务，目标是弥补精调模型与基于提示的方法之间的差距。早期系统依赖于特定领域或基于规则的方法，而最近的系统利用深度神经网络模型和LLMs，以提高领域独立性和效率。

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NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（Spider vs BIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL]Text-to-SQL（或者Text2SQL），顾名思义就是把文本转化为SQL语言，更学术一点的定义是：把数据库领域下的自然语言（Natural Language，NL）问题，转化为在关系型数据库中可以执行的结构化询语言（Structured Query Language，SQL），因此Text-to-SQL也可以被简写为NL2SQL。

自然语言转SQL，一个微调ChatGPT3.5的实例(上)--训练数据准备让非技术人员可以从数据库中提问，这是学术界和工业界多年来感兴趣的问题。最近，大型语言模型（LLM）技术（如GPT-4）的进展提高了所提出解决方案的准确性。然而，由于最先进的LLM尚未开放进行微调，因此最近在这一领域的研究集中在创建能够在不修改基础LLM的情况下实现复杂的自然语言到SQL（NL-to-SQL）场景的检索增强生成（RAG）算法。

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