Text2SQL准确率暴涨22.6%！3大维度全拆
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内容提要
本文探讨了Text2SQL技术的发展及挑战，提出J-Schema方法优化数据库结构理解，并通过迭代DPO训练提升模型性能，最终在BIRD数据集上将执行准确率从56.6%提高至69.2%。
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关键要点
- Text2SQL技术将自然语言查询转为SQL，经历四个阶段：基于规则、神经网络、预训练语言模型、大语言模型。
- 当前Text2SQL面临提示优化、模型训练、推理时增强三大挑战。
- 提出J-Schema方法以优化数据库结构理解，提供示例值并引导模型推理。
- 采用Iterative DPO训练方法，通过多轮迭代提升模型性能。
- 在BIRD数据集上，执行准确率从56.6%提升至69.2%。
- J-Schema以结构化格式呈现数据库信息，帮助模型理解。
- 思维链技术引导模型生成中间推理步骤，提升复杂推理能力。
- 自洽性方法通过硬投票和软投票选择最优答案，软投票效果更佳。
- 未来研究方向包括数据构造、其他训练方法和真实场景测试。
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