随着LLM的出现，NL2SQL的功能失掉了极大的优化，这清楚降落了访问 相关数据库 的阻碍，并支持各种商业运行。
本文提供了一个片面的 NL2SQL技术综述 ，笼罩了整个生命周期，包含 模型、数据、评价和失误剖析 四个方面。
全文概述：NL2SQL义务的全生命周期
对NL2SQL义务启动了定义，并引见了人类口头NL2SQL义务的上班流程与关键应战，并形容了基于言语模型开展的NL2SQL处置打算的演化。
NL2SQL义务定义
在大型言语模型时代NL2SQL模块的概述
人类上班流程
应战
NL2SQL义务及其应战的示例
NL2SQL处置打算的演化
从言语模型的角度来看NL2SQL处置打算的演化
专一于在口头NL2SQL翻译环节中的预处置步骤，这些步骤关于识别相关表格和列（即架构链接）以及检索生成SQL所需的适当数据库内容或单元格值至关关键。此外，预处置经过减少特定畛域的常识来丰盛高低文，提高查问高低文的了解，并纠正失误以防止它们流传。
架构链接（Schema Linking）
数据库内容检索（Database Content Retrieval）
额外消息失掉（Additional Information Acquisition）
深化讨论了经常使用言语模型启动NL2SQL翻译的方法。这些方法包含编码战略、解码战略和特定于义务的揭示战略，以及如何应用两边示意来优化NL2SQL翻译环节。
基于设计选用的NL2SQL翻译方法分类
编码战略（Encoding Strategy）
编码战略触及将人造言语和数据库架构转换为结构化格局，以便言语模型有效应用。这一转换关于将非结构化和半结构化数据转换为可用于生成SQL查问的格局至关关键。
编码战略的概述
解码战略（Decoding Strategy）
解码战略在NL2SQL翻译中表演关键角色，担任将编码器生成的示意转换为指标SQL查问。
解码战略的概述
特定于义务的揭示战略（Task-specific Prompt Strategy）
在大型言语模型时代，揭示工程可以施展LLMs的才干，并已被宽泛运行于人造言语处置。
两边示意（Intermediate Representation）
两边示意（IR）是NL查问和SQL查问之间的桥梁，它是一个结构化但灵敏的语法，捕捉NL查问的基本组成局部和相关，而无需SQL的严厉语法规定。
两边示意的示例
形容了在NL2SQL模型生成SQL之后，如何经事先处置步骤来优化和改良生成的SQL查问，以更好地满足用户的希冀。
SQL校对战略（SQL Correction Strategies）
输入分歧性（Output Consistency）
口头疏导战略（Execution-Guided Strategies）
N-best重排战略（N-best Rerankers Strategies）
详细引见了用于评价NL2SQL系统功能的各种数据集，剖析了它们的特点，并讨论了这些基准测试如何随着期间的推移而开展。数据集从早期的繁多畛域、便捷SQL查问开展到跨畛域、多轮对话和多言语应战的复杂数据集。
NL2SQL基准测试的期间线
NL2SQL基准测试的统计数据
NL2SQL评价与失误剖析
讨论了评价NL2SQL系统功能的方法和工具，并提出了一个失误分类体系来组织和剖析NL2SQL环节中的SQL失误。
NL2SQL之360全景的概述
依据分类统计的Din-SQL失误
介绍NL2SQL模块的数据驱动路途图和决策流程
Survey of NL2SQL with Large Language Models:Where are we, and where are we going?NL2SQL Handbook:
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