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SQLPrompt：使用最少标记数据的上下文文本到 SQL 转换
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文本到SQL任务中的推理能力，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，该方法可以提高LLMs的性能，并在现有的上下文学习方法中实现了最佳性能。
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关键要点
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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文本到SQL任务中的推理能力。
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研究提供了一种名为ACT-SQL的方法，能够自动生成CoT示例，避免手动标注。
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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。
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研究将上下文学习方法扩展到多轮文本到SQL任务。
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实验结果表明，LLMs的性能可以通过ACT-SQL方法得到提升。
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在现有的上下文学习方法中，该方法在Spider dev数据集上实现了最佳性能。
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