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一、引言在当今数字化时代，数据库的应用极为广泛，但传统的数据库查询语言（如SQL）对于非技术人员来说学习成本较高。自然语言接口到数据库（NLIDB）技术的出现，旨在让普通用户也能轻松访问数据库。过去几十年间，研究人员探索了多种方法，其中利用神经序列到序列（Seq2seq）模型或大规模语言模型（LLMs）的方法较为常见，它们通常采用自回归解码方式逐一生成SQL查询。尽管这些方法在翻译准确性上取得了一定进展，如在NLIDB基...

一、背景1.人工智能与神经科学的融合在当今科技飞速发展的时代，人工智能与神经科学的交叉领域正成为科研的热点方向。大语言模型（LLMs）作为人工智能领域的重要成果，其与人类大脑语言处理机制的关系备受关注。从本质上讲，这一研究方向旨在探寻机器如何像人类大脑一样理解和处理语言，这不仅有助于提升人工智能技术的性能，更有助于揭示人类认知的奥秘。过往研究已发现LLMs与大脑在某些方面存在相似之处，如特征提取和表征等...

一、背景1.1研究背景在当今数字化时代，金融领域的数据量呈爆炸式增长，对数据的高效分析和利用成为金融机构获取竞争优势的关键。传统的数据库操作依赖于专业的SQL编程技能，然而，金融专业人士虽精通金融业务，但在SQL编程方面往往技能有限。这一矛盾促使了TexttoSQL技术的兴起，其旨在将自然语言问题转化为可执行的SQL查询，为金融分析提供了便捷的数据访问途径，无需编写复杂的SQL代码即可获取所需信息，大大提高了工作效率...

1.引言1.1RAG的局限与迭代检索的提出在知识密集型任务中，大语言模型（LLMs）的检索增强生成（RAG）虽应用广泛，能提升输出质量、减少幻觉，但仍存缺陷。比如，检索内容常含噪声，这会致使RAG系统性能下滑。复杂查询时，单次检索难以获取充足知识，进而阻碍RAG系统的广泛应用。为攻克这些难题，迭代检索应运而生，其持续更新检索结果，以契合生成进程里动态变化的信息需求。可现有的迭代检索方法多依赖少样本提示或手动构建规则...

1.研究背景1.1背景随着GPT4等大语言模型在数据管理领域的广泛应用，如文本到SQL的生成和信息提取任务，向模型准确描述关系数据库的schema成为解决问题的关键步骤。但由于LLM提供商通常按输入（和输出）文本的令牌数量收费，数据库schema描述的长度直接关系到成本。例如，在文本到SQL的生成场景中，较长的schema描述会增加输入令牌数量，进而提高每次转换的成本。常见的描述schema的方法如使用DDL命令，虽能准确表达模式，但往往...