张康林*，戴一成

（公安部第三研究所，上海）

引言

在如今这样一个数据驱动的世界中，海量数据的存储和使用对于各种组织和企业来说至关重要，其中所涉及的关键技术是使用数据库并结合对应的结构化查询语言（(structured query language,SQL）进行有关数据的查询，其作为与数据库交互的标准语言，扮演着重要角色。然而，了解数据库模式以及编写SQL语句需要相应的技术能力，对于非专业的数据库用户来说具有一定的门槛。

随着自然语言处理（natural language processing,NLP）和人工智能技术的快速发展，尤其是2023 年开始语言大模型的广泛使用，如何运用自然语言访问对应数据库，生成对应的SQL 脚本并输出相应结果的需求日益迫切，该需求的目的是希望通过自然语言与数据库进行交互，以简化数据库操作的过程，使更多的人能够轻松地与数据库进行沟通和操作。基于自然语言处理的SQL 语句生成已成为一个重要的研究方向。

目前，自然语言转SQL 语句（Text-to-SQL）的国内外相关研究已取得一定进展。Giordani A 等人[1]基于规则和启发式方法进行SQL 语句的生成及查询，然而，由于自然语言的复杂性和多义性，基于规则的方法往往无法覆盖所有情况，并且需要大量的人工努力来创建和维护规则。Warren DHD 等人[2]基于模板的方法使用预定义的查询模板，其中包含了常见的查询结构和语法,这些模板与自然语言查询进行匹配，并将查询参数插入到模板中以生成SQL 语句,尽管基于模板的方法相对简单，但它们通常只适用于特定领域和查询类型，并且对于复杂的查询往往无法提供良好的支持。……