文献阅读：Next-Generation Database Interfaces: A Survey of LLM-Based Text-to-SQL洪子瑾、袁征、张庆刚、陈浩、董俊楠、黄飞然（IEEE高级会员）、黄潇 （综述论文）由于用户问题理解、数据库模式解析和SQL生成过程中存在诸多复杂性，从用户自然语言问题中生成准确的SQL语句（文本转SQL）仍是一项长期挑战。结合人工工程与深度神经网络的传统文本转SQL系统已取得显著进展，随后预训练语言模型（PLM）被应用于文本转SQL任务并取得了良好效果。然而，随着现代数据库和用户问题的复杂度不断提升，参数量有限的预训练语言模型往往会生成错误的SQL语句，这就需要更复杂、更定制化的优化方法，也因此限制了基于