大型语言模型的文本到 SQL 能力基准测试：全面评估

本文研究了大型语言模型（LLMs）在Text-to-SQL任务中的应用，提出了DAIL-SQL集成解决方案。

DAIL-SQL在Spider排行榜上达到了86.6%的执行准确率。

研究重点在于提示工程中的令牌效率和任务特定的监督微调。

探索了开源LLMs在Text-to-SQL中的潜力，以及任务特定的监督微调的优势和劣势。

提出了一种基于大型语言模型的In-context learning方法，用于文本到SQL查询转换。

实验结果表明，该方法在Spider数据集上超出了最先进系统2.5个点。

研究了大型语言模型在生成结构化表格数据文本时的性能，证明了其在文本生成领域中的潜力。

通过细调不同模型，查询的执行准确率达到了82.1%。

提出了一套多样的提示来评估大型语言模型，为特定使用场景设计定制化的评估指标。

创建了一个实用的文本到SQL基准数据集，提出了金融分析文本到SQL框架。

SQL-PaLM模型在多任务测试中取得了最优结果，展示了其在现实场景中的鲁棒性和智能能力。