English(EN) Reliable Text-to-SQL in Resource-Constrained Settings with Small LLMs via Iterative Retry Workflows

小型语言模型通过迭代重试工作流实现可靠的文本到SQL转换

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-15 04:00

研究人员开发了新的迭代重试工作流，以提高使用小型、资源受限语言模型进行文本到SQL转换的可靠性。通过在Spider基准测试上比较各种提示表述和专用模型，研究发现，在较小规模下，SQL专用模型优于通用模型。所提出的工作流通过使用替代提示或模型自动重试失败的查询来提高端到端成功率，提供了一种在不依赖更大、计算成本更高的模型的情况下实现更高文本到SQL性能的实用方法。 AI

影响在计算资源有限的应用中，实现更高效、更可靠的文本到SQL功能。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Bilel Abderrahmane Benziane, Xavier Schepler · 2026-10-15 04:00

在资源受限环境下，利用小型语言模型通过迭代重试工作流实现可靠的文本到SQL转换

arXiv:2610.17305v1 Announce Type: new Abstract: Large Language Models (LLMs) have recently improved Text-to-SQL generation, but their computational cost can hinder deployment in resource-constrained settings. This paper evaluates the Text-to-SQL capabilities of small and medium o…

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