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Text-to-SQL（文本转 SQL）是自然语言处理（NLP）领域的一项重要任务，旨在将自然语言问题自动转换为可在数据库上执行的 SQL 查询语句。这项技术在智能助手、数据分析工具、商业智能（BI）平台等领域具有广泛的应用前景，能够极大地降低数据查询和分析的门槛，让非技术用…引言
Text-to-SQL（文本转 SQL）是自然语言处理（NLP）领域的一项重要任务，旨在将自然语言问题自动转换为可在数据库上执行的 SQL 查询语句。这项技术在智能助手、数据分析工具、商业智能（BI）平台等领域具有广泛的应用前景，能够极大地降低数据查询和分析的门槛，让非技术用户也能轻松地与数据交互。
近年来，随着深度学习和预训练语言模型（PLM）的快速发展，Text-to-SQL 模型的性能取得了显著提升。然而，在实际应用中，Text-to-SQL 模型的准确率仍然面临诸多挑战，例如自然语言的多样性和歧义性、复杂 SQL 查询的处理、数据库 Schema 的理解和利用等。
本文将深入探讨两种有效提升 Text-to-SQL 准确率的方法：
使用推理大模型（Large Language Models for Inference）： 利用更大规模、更强大的预训练语言模型进行推理，充分发挥其语义理解和生成能力。增加重试机制（Retry Mechanism）： 在模型生成 SQL 查询的过程中，引入重试机制，对生成的 SQL 进行验证和修正，提高最终结果的准确性。我们将详细介绍这
