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大模型时代Text-to-SQL架构与策略综述发布
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AI 综述
2026年11月3日，arXiv发布题为《重构 Text-to-SQL：大语言模型架构与策略综述》的研究成果。该综述系统梳理了100多篇基于大语言模型的Text-to-SQL研究，涵盖ReFoRCE、Snowflake Arctic-Text2SQL-R1及XiYan-SQL等代表性系统。文章将相关技术归纳为上下文学习、微调、智能体编排、检索增强生成（RAG）和强化学习五大范式，并指出这些技术方法共同推动了Spider、Spider 2.0与BIRD等行业基准的执行准确率刷新SOTA纪录。
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最新进展11月3日 13:00
arXiv发布大模型Text-to-SQL综述，归纳五大范式并梳理百余篇研究。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- arXiv 人工智能重构 Text-to-SQL：大语言模型架构与策略综述
该综述系统梳理了 100 多篇基于大语言模型的 Text-to-SQL 研究，涵盖 ReFoRCE、Snowflake Arctic-Text2SQL-R1 及 XiYan-SQL 等系统。文章将技术划分为上下文学习、微调、智能体编排、RAG 和强化学习五大范式，指出其推动了 Spider、Spider 2.0 与 BIRD 等基准的执行准确率刷新 SOTA。
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