Text2SQL技术 ，即将 自然语言查询转换为结构化查询语言 （SQL）的技术，正在迅速成为数据库查询的一个关键工具。它使得 非技术用户 能够通过 自然语言 与 数据库 进行交互，极大地提高了数据库操作的便捷性和效率。
接下来分两部分：主流数据集、主流实战方法（SQLCoder + DB-GPT-Hub），一起来深入了解大模型实战：Text2SQL。
一、主流数据集
什么是Text2SQL数据集？ Text2SQL数据集是指一类 专门用于训练Text2SQL （文本到SQL）模型的数据集合。
Text2SQL数据集通常包含 大量的自然语言查询（如问题或指令）和对应的SQL查询语句 。这些对构成了模型学习的基础，使模型能够学会将自然语言查询转换为SQL查询。
Text2SQL数据集有哪些？ Spider、WikiSQL和CHASE等主流Text2SQL数据集提供 自然语言查询与SQL查询对应数据 ，训练和评估模型将自然语言转换为SQL查询的能力。
二、主流实战方法
基于大语言模型的Text2SQL主流实战方法是什么？ 主要包括两种： （1）基于Text2SQL模型结合业务进行微调；（2）基于开箱即用的Text2SQL Agent结合业务整合到应用
1、基于SQLCoder模型，结合业务进行微调
第一步：微调前准备（下载模型和数据集）
第二步：模型微调（收集业务数据、选择微调策略、训练模型、评估模型）
第三步：模型部署与推理
2、基于开箱即用的DB-GPT-Hub，结合业务整合到应用
DB-GPT是一个 开源的AI原生数据应用开发框架 (AI Native> 目的是构建大模型领域的基础设施，通过开发多模型管理(SMMF)、 效果优化、 RAG框架 以及优化、 Multi-Agents框架协作 AWEL(智能体工作流编排) 等多种技术能力，让围绕数据库构建大模型应用更简单，更方便。
DB-GPT-Hub 是一个利用LLMs实现 Text-to-SQL解析的实验项目 ，主要包含 数据集收集、数据预处理、模型选择与构建和微调权重 等步骤，通过这一系列的处理可以在提高Text-to-SQL能力的同时降低模型训练成本，让更多的开发者参与到Text-to-SQL的准确度提升工作当中，最终实现 基于数据库的自动问答能力 ，让用户可以 通过自然语言描述完成复杂数据库的查询操作 等工作。
目前 DB-GPT-Hub 已经基于多个大模型打通从数据处理、模型SFT训练、预测输出和评估的整个流程， 代码在项目中均可以直接复用 --开箱即用，架构师带你玩转AI
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