基于知识库的Text-to-SQL准确性提升研究

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摘要：针对自然语言文本到结构化查询语言转换（Text-to-SQL） 在人工智能与大模型飞速发展的背景下取得显著进展，但在领域术语和复杂查询中SQL生成准确性仍有不足的问题，本研究提出一种基于知识库与嵌入模型微调的Text-to-SQL改进方法。该方法聚焦于提升特定领域的泛化能力与知识检索效能，通过构建专有领域知识库，为大模型提供丰富且精准的领域知识支撑，同时对嵌入模型实施针对性微调，以优化知识检索过程中的特征表示与匹配效果。（剩余6365字）

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