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申请/专利权人：广东工业大学

摘要：本发明提供一种基于高质量上下文样本和自修正的大语言模型SQL生成方法，包括：利用大语言模型分别对待生成SQL的自然语言查询语句和上下文样本集进行实体链接提取；对大语言模型进行结构预测训练，并预测SQL语句的语法结构；检索结构和语义均相似的上下文样本，获取高质量上下文样本集；利用高质量上下文样本集引导大语言模型生成最终的SQL预测语句；最后进行SQL执行检测、语法语义分析和引导自修正，确保SQL语句能正常执行；本发明通过检索更匹配的上下文样本作为高质量样本，能够提高上下文学习对大语言模型的指导能力，从而提高SQL生成的准确率；本发明还能提高大语言模型对SQL中潜藏的错误的识别能力和纠正能力。

主权项：1.一种基于高质量上下文样本和自修正的大语言模型SQL生成方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：数据获取：获取待生成SQL的自然语言查询语句，并基于指定内容数据库获取上下文样本集；所述上下文样本集包括若干条标注有SQL的自然语言查询语句；S2：实体链接生成：利用预设的大语言模型分别对所述待生成SQL的自然语言查询语句和上下文样本集进行实体链接提取；S3：结构预测：将所述上下文样本集及其对应的实体链接输入大语言模型，并训练所述大语言模型进行SQL语句的结构预测，获取结构训练后的大语言模型；将所述待生成SQL的自然语言查询语句及其对应的实体链接输入结构训练后的大语言模型进行SQL语句的结构预测，获取预测的SQL语句结构；S4：上下文样本检索：在所述上下文样本集中，检索与预测的SQL语句结构相似度大于预设第一阈值的自然语言查询语句，作为结构类似的上下文样本集；在所述结构类似的上下文样本集中，进一步检索与待生成SQL的自然语言查询语句语义相似度大于预设第二阈值的自然语言语句，作为高质量上下文样本集；S5：SQL生成：将所述高质量上下文样本集及其对应的实体链接输入大语言模型，并训练所述大语言模型进行SQL语句的内容预测，获取内容训练后的大语言模型；将所述待生成SQL的自然语言查询语句及其对应的实体链接输入内容训练后的大语言模型进行SQL语句的内容预测，生成SQL预测语句；S6：SQL执行检测：对所述SQL预测语句进行执行检测，若可执行，则直接执行；若不可执行，则执行步骤S7；S7：语法语义分析：利用预设的语法分析引擎检测SQL预测语句中的语法错误，获取语法错误信息；利用预设的语义分析引擎检测SQL预测语句中的语义错误，获取语义错误信息；S8：SQL引导自修正：将所述语法错误信息和语义错误信息输入所述内容训练后的大语言模型，并引导所述内容训练后的大语言模型对SQL预测语句进行错误修正，获取修正后的SQL语句，重新执行步骤S6，重新进行SQL执行检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东工业大学 基于高质量上下文样本和自修正的大语言模型SQL生成方法