阿里研究团队发布 XiYan-SQL，高效实现文本到 SQL 转化，解锁数据分析新篇章！

自然语言转化为 SQL（NL2SQL）任务旨在利用自然语言处理（NLP）技术，实现从自然语言到结构化查询语言（SQL）的转换。此任务的关键在于理解用户以自然语言提出的问题，并将其准确地翻译为相应的 SQL 查询语句。通过这种方式，非专业人员也能便捷地对数据库进行查询和分析，极大地降低了数据访问的门槛。NL2SQL 系统面临着处理复杂自然语言表达和理解不同数据库模式的挑战，因此具有很高的研究价值。

具体来说，NL2SQL 的主要目标是，针对用户提出的自然语言问题，生成等效的 SQL 查询语句。这一过程需要系统能够准确解析自然语言中的语义信息，例如实体、关系和操作，并将其映射到 SQL 语法中的相应元素。当前，大型语言模型（LLMs）在处理此类生成任务中展现出强大的能力，可以学习并生成高质量的 SQL 代码，但仍存在一些局限性。例如，在实际应用中，针对特定领域或复杂查询，模型可能难以保证准确性和可靠性。因此，需要结合领域知识和约束条件对模型进行优化，以提高 NL2SQL 系统的性能。

为了应对这些挑战，研究人员提出了 XiYan-SQL，一种新颖的 NL2SQL 解决方案。该方案旨在提升现有 NL2SQL 模型的性能，尤其是在复杂场景下的表现。为了实现这一目标，XiYan-SQL 引入了一种名为 M-Schema 的元数据管理方法，能够更有效地利用数据库的模式信息。M-Schema 的核心思想是将数据库模式转换为一种更易于理解和处理的结构化表示，从而帮助模型更好地理解查询意图，并生成更准确的 SQL 查询语句。通过对模式信息的增强利用，显著提升 NL2SQL 系统的准确性和可靠性。

XiYan-SQL 采用了一种三阶段训练方法，用于优化模型性能和泛化能力。

总的来说，该方法通过更有效地整合模式信息，来改善复杂 NL2SQL 任务的性能，并在处理现实世界的数据库模式时提供了更强的适应性。在实验中，我们探索了利用上下文学习（ICL）和 SFT 的组合来生成 SQL 查询。结果表明，模型能够有效地生成高质量的SQL 代码。XiYan-SQL 为提升 NL2SQL 系统的实用性和准确性提供了一种有价值的途径，缓解了现有解决方案在处理复杂查询方面的局限性，展现了在实际应用中的巨大潜力。它为进一步研究和开发更强大的 NL2SQL 系统奠定了基础，推动了自然语言处理和数据库技术的融合。

实验结果显示，XiYan-SQL 在多个 NL2SQL 基准测试中取得了显著的性能提升。例如，在 Spider 基准测试中，该方法实现了 89.65% 的执行准确率，超过了当前最先进的模型水平。

此外，为了验证该方法在跨领域场景下的泛化能力，XiYan-SQL 还在 NL2GQL 基准测试中取得了 41.20% 的准确率。这些实验结果表明，XiYan-SQL 不仅在特定领域表现出色，而且在处理不同类型和结构的数据库时具有较强的适应性。该方法通过优化模式信息的利用，为解决 NL2SQL 任务中的复杂性和挑战提供了一种有前景的解决方案，推动了自然语言处理技术在数据查询和分析领域的应用。

github:https://github.com/XGenerationLab/XiYan-SQL

核心要点：

⭐ M-Schema 能够增强模型对数据库模式的理解，从而提升 SQL 查询的准确性。

📌 通过三阶段训练，XiYan-SQL 可以生成更精确和鲁棒的 SQL 代码，提高整体性能。

✔️ 卓越的性能表现：XiYan-SQL 在基准测试中展现了强大的数据理解和生成能力，显著提升了 NL2SQL 任务的效率。