随着LLM的出现，NL2SQL的性能得到了极大的提升，这显著降低了访问 关系数据库 的障碍，并支持各种商业应用。
本文提供了一个全面的 NL2SQL技术综述 ，覆盖了整个生命周期，包括 模型、数据、评估和错误分析 四个方面。
全文概述：NL2SQL任务的全生命周期
对NL2SQL任务进行了定义，并介绍了人类执行NL2SQL任务的工作流程与关键挑战，并描述了基于语言模型发展的NL2SQL解决方案的演变。
NL2SQL任务定义
在大型语言模型时代NL2SQL模块的概述
人类工作流程
挑战
NL2SQL任务及其挑战的示例
NL2SQL解决方案的演变
从语言模型的角度来看NL2SQL解决方案的演变
专注于在执行NL2SQL翻译过程中的预处理步骤，这些步骤对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重要。此外，预处理通过添加特定领域的知识来丰富上下文，提高查询上下文的理解，并纠正错误以防止它们传播。
架构链接（Schema Linking）
数据库内容检索（Database Content Retrieval）
额外信息获取（Additional Information Acquisition）
深入探讨了使用语言模型进行NL2SQL翻译的方法。这些方法包括编码策略、解码策略和特定于任务的提示策略，以及如何利用中间表示来优化NL2SQL翻译过程。
基于设计选择的NL2SQL翻译方法分类
编码策略（Encoding Strategy）
编码策略涉及将自然语言和数据库架构转换为结构化格式，以便语言模型有效利用。这一转换对于将非结构化和半结构化数据转换为可用于生成SQL查询的格式至关重要。
编码策略的概述
解码策略（Decoding Strategy）
解码策略在NL2SQL翻译中扮演关键角色，负责将编码器生成的表示转换为目标SQL查询。
解码策略的概述
特定于任务的提示策略（Task-specific Prompt Strategy）
在大型语言模型时代，提示工程可以发挥LLMs的能力，并已被广泛应用于自然语言处理。
中间表示（Intermediate Representation）
中间表示（IR）是NL查询和SQL查询之间的桥梁，它是一个结构化但灵活的语法，捕捉NL查询的基本组成部分和关系，而无需SQL的严格语法规则。
中间表示的示例
描述了在NL2SQL模型生成SQL之后，如何通过后处理步骤来优化和改进生成的SQL查询，以更好地满足用户的期望。
SQL校正策略（SQL Correction Strategies）
输出一致性（Output Consistency）
执行引导策略（Execution-Guided Strategies）
N-best重排策略（N-best Rerankers Strategies）
详细介绍了用于评估NL2SQL系统性能的各种数据集，分析了它们的特点，并探讨了这些基准测试如何随着时间的推移而发展。数据集从早期的单一领域、简单SQL查询发展到跨领域、多轮对话和多语言挑战的复杂数据集。
NL2SQL基准测试的时间线
NL2SQL基准测试的统计数据
NL2SQL评估与错误分析
讨论了评估NL2SQL系统性能的方法和工具，并提出了一个错误分类体系来组织和分析NL2SQL过程中的SQL错误。
NL2SQL之360全景的概述
根据分类统计的Din-SQL错误
推荐NL2SQL模块的数据驱动路线图和决策流程
Survey of NL2SQL with Large Language Models:Where are we, and where are we going?NL2SQL Handbook:
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