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ACT-SQL: 上下文学习的自动生成思维链文本到 SQL
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种名为CoT的提示方法，用于提高大型语言模型在生成SQL查询时的推理能力，并提供了一种名为ACT-SQL的自动生成CoT示例的方法。实验结果表明，该方法表现最佳。
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关键要点
- 该研究提出了一种名为CoT的提示方法，用于提高大型语言模型在生成SQL查询时的推理能力。
- 研究中提供了一种名为ACT-SQL的方法，能够自动生成CoT示例，无需手动标注。
- 该方法在生成SQL查询时仅需一次LLMs的API调用，从而节省成本。
- 研究将上下文学习方法扩展到多轮文本到SQL任务。
- 实验结果表明，LLMs的性能可以受益于ACT-SQL方法，并在Spider dev数据集上实现了最佳性能。
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