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A Survey of NL2SQL with Large Language Models: Where are we, and where are we going?
将用户的自然语言查询（NL）转化为SQL查询（即NL2SQL）可以显著降低访问关系数据库的障碍，并支持各种商业应用。随着大型语言模型（LLMs）的出现，NL2SQL的性能得到了极大的提升。在本调查中，我们全面回顾了由LLMs驱动的NL2SQL技术，涵盖了其整个生命周期的四个方面：（1）模型：NL2SQL翻译技术不仅解决了NL的歧义和不充分说明，还正确地将NL与数据库模式和实例进行映射；（2）数据：从训练数据的收集、由于训练数据稀缺而进行的数据合成，到NL2SQL基准测试；（3）评估：使用不同的度量和粒度从多个角度评估NL2SQL方法；（4）错误分析：分析NL2SQL错误以找到根本原因并指导NL2SQL模型发展。此外，我们提供了开发NL2SQL解决方案的经验法则。最后，我们讨论了LLMs时代NL2SQL的研究挑战和开放问题。
