Text-to-SQL 综述：大模型架构与策略五范式
原文标题：Reimagining Text-to-SQL: A Survey of Large Language Model Architectures and Strategies
重要度 3/5 · AI 综合评估报道影响力与新鲜度，4–5 分为高价值资讯。
综述系统梳理 2022 至 2026 年超 100 篇 Text-to-SQL 论文，将大模型驱动方法归纳为上下文学习、监督与参数高效微调、智能体与工具编排、检索增强生成、强化学习五大范式。文章分析评估指标、数据集与开放挑战，并讨论语义层在生产系统中的作用及负责任 AI 实践。
- 问题
- Text-to-SQL 在大模型时代方法庞杂，缺少统一分类框架。
- 方法
- 综述 2022 至 2026 年超 100 篇论文，按五范式、模型粒度、监督程度与推理风格归类。
- 结果
- 未给出量化结果
- 影响
- 做 Text-to-SQL 产品的团队可借此快速定位技术路线与 Spider 2.0、BIRD 等基准现状。
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