本文介绍了解决开源大型语言模型在Text-to-SQL任务中上下文理解和响应连贯性问题的系统方法，包括评估性能、使用不同策略提高问题表示和少样本学习效果，以及解决大规模数据库挑战的高效技术。研究结果显示该方法显著提高了Llama2-7B和Code Llama-7B在BIRD-Dev数据集上的性能。