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曾在Text-to-SQL方向做过深入的研究，以此为基础研发的DataAgent在B2B平台成功落地，因此作为第一作者，在 The Web Conference (WWW’2025, CCF-A) 会议上发表了相关论文：

SQLord: A Robust Enterprise Text-to-SQL Solution via Reverse Data Generation and Workflow Decomposition。

此文章是该论文的中文版。

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摘要

将自然语言转换为 SQL 语句（NL2SQL）对于以数据驱动的商业应用至关重要。然而，现有框架大多依赖开源数据集进行训练，难以应对复杂的业务逻辑，并且缺乏用于微调的领域专属数据。此外，现有的评估方法通常依赖标注数据和可执行的数据库环境，而这些在实际应用中往往较为稀缺。

为了解决上述问题，我们提出了 SQLord，一个面向企业级应用的 NL2SQL 方案。首先，SQLord 引入了一种反向数据生成方法，将原始 SQL 语句转化为带标注的数据，用于有监督微调（SFT）；其次，提出了一种基于自动化工作流生成的复杂查询分解方法；此外，还构建了一个全面的 GPT-Judge 评估框架，包括Execution 评估（EXE）、Query-SQL 评估（QSE）和 SQL-SQL 评估（SSE）三种评估方案，以适应多种应用场景。

离线测试结果表明，SQLord 的表现显著优于当前的先进基线方法；在线准确率持续超过 90%，充分体现了 SQLord 在复杂真实场景中的优势与有效性。目前，SQLord 已在全球最大的 B2B 电商平台多个场景中成功落地应用。

1. 引言

自然语言转 SQL（NL2SQL），仍然是自然语言处理与关系型数据库领域中的一个关键挑战 [9]。过去，该领域的研究主要集中于识别并抽象出问题与 SQL 之间的模式，并通过在 NL2SQL 数据集上训练的编码器-解码器架构对这些模式进行优化 [5, 6, 7, 15]。大型语言模型（LLMs）的出现，为解决 NL2SQL 问题带来了方法论上的范式转变 [4, 12, 13, 14]。Gao 等人 [4] 的研究成果尤为突出，他们利用 GPT-4 [11] 在 Spider 排行榜 [2] 上取得了第一名，Execution准确率达到 86.6%。与传统方法不同，基于 LLM 的 NL2SQL 框架的主要挑战在于如何通过提示工程（Prompt Engineering）策略性地引导生成精准的 SQL 语句。这一过程需要对问题表达进行精细的优化 [3, 12]，精心选择示例 [8, 10]，并对这些示例进行系统化组织。

尽管基于 LLM 的方法在自然语言理解与 SQL 生成方面取得了进展，但在实际的企业级应用中仍面临诸多挑战。例如，如图 1 所示，当一位 B2B 电商平台用户询问过去六个月中自己与竞争对手的畅销产品时，会遇到以下问题：

• 首先，定义“畅销”（是销量最高还是销售额最高）需要领域知识来理解业务逻辑；
• 其次，LLM 的上下文学习能力在处理复杂的 NL2SQL 任务时往往表现不足。尽管可以通过微调模型来提升性能，但由于实际应用中的大多数 SQL 未被标注，缺乏可用于训练的标注数据，这一方法也受到限制；
• 最后，NL2SQL 性能评估较为困难，因为 SQL 语句在字段顺序或条件表达（如 “sales >= 100” 与 “sales > 99”）上存在多样性，使得基于字符串匹配的评估方法不够准确，尤其是在查询结果为空的情况下更加复杂。

为了解决 NL2SQL 在真实场景中的应用难题，我们提出了 SQLord。首先，我们引入了一种数据反向生成方法，利用开发者日常编写的 SQL 语句及其注释（COMMENT），生成 <SQL, COMMENT> 数据对。这些数据对被用于训练反向生成模型 RevLLM，该模型可以为 SQL 语句生成自然语言描述（可以看做是用户的Query）。RevLLM 能够从日常开发中编写的原始 SQL 中自动生成高质量的 <Query, SQL> 数据对，从而有效缓解领域特定 NL2SQL 微调所面临的数据稀缺问题；其次，我们提出了一种结合领域知识与自动工作流生成的任务分解策略，该方法可将复杂查询系统性地分解为多个简单的子任务，从而有效应对现实业务中常见的复杂逻辑，如多表连接和 SQL 嵌套；最后，我们构建了一个灵活的基于 GPT-Judge 的评估框架，适用于三类场景：

• EXE（执行评估）：比较两个 SQL 语句的执行结果；
• QSE（Query-SQL 评估）：通过大型语言模型评估自然语言 Query 与 SQL 语句之间的一致性；
• SSE（SQL-SQL 评估）：利用 LLM 比较两个 SQL 在结构和语义上的一致性。

大量离线实验验证了 SQLord 在解决关键 NL2SQL 问题上的有效性；在线测试也证实了 SQLord 在实时查询处理中的可扩展性与稳定性。SQLord 已成功部署于全球最大的 B2B 电商平台中，并支持多个核心业务场景。

2. 框架

2.1 反向数据生成

在特定领域中，标注好的 <Query，SQL> 数量稀缺，这为 NL2SQL 模型训练带来了重大挑战。为了解决这一问题，我们提出了一种反向数据生成方法，如图 2(a) 和 (b) 所示。具体来说，我们使用一小部分标注好的 <SQL, COMMENT> 对来训练一个反向生成模型，称为 RevLLM。训练数据集记作：$D_{train}=\{(s_j,c_j)|j=1,\dots ,m\}$，其中，$s_j$ 表示第 $j$ 条 SQL 语句用作为模型的输入，$c_j$ 为其对应的 COMMENT 作为输出。

训练好的 RevLLM 模型随后被用于对大量的原始 SQL 语句 S = { s 1 , s 2 , . . . , s n } S = \{s_1, s_2, ..., s_n\} S={s1​,s2​,...,sn​}生成大规模伪标注的 <Query，SQL> 数据对。这些原始 SQL 同样来自日常开发，对于每一条 SQL 语句 $s_i$，RevLLM 生成其对应的自然语言描述 $q_i$，即 Query。该过程可以形式化为：

$$q_i=\text{RevLLM}(s_i;\theta )$$

其中，$\theta$ 为模型参数。

最终生成的数据集为：

$$D_{gen}=\{(q_i,s_i)|i=1,...,n\}，$$

它作为一个标注语料集，用于后续模型训练。

接下来，我们使用生成的数据集 $D_{gen}$ 对开源大语言模型（如 Qwen [1]）进行微调，得到一个面向特定业务场景的 NL2SQL 模型，称为 SQLLM。该模型通过优化以下损失函数进行训练：

其中：

• $\varphi$ 表示 SQLLM 模型的参数，
• $q$ 是自然语言查询，
• $s$ 是 SQL 语句，
• $s_t$ 是 SQL 中的第 t 个 token，
• $s^{<t}$ 是 $s_t$ 之前的所有 token 组成的前缀。

2.2 自动化工作流生成

自动化处理复杂业务 Query 的关键在于：将高层次目标拆解为更小、更简单、可管理的子任务，并按照其依赖关系顺序执行。这个过程可被视为一种“检索增强生成”（Retrieval-Augmented Generation，RAG）方式，结合领域知识与表结构检索动态生成子任务，以应对子任务之间的顺序和并行特性。

2.2.1 检索增强

如图 2© 所示，给定用户查询 $q$，第一步是从领域知识库 $\mathcal{K}$ 和表结构库 $\mathcal{T}$（TableHub） 中检索相关信息。该步骤提供了数据库的基本上下文与结构信息，确保后续任务拆解既满足业务需求，又符合底层数据结构：

$$d_q=\text{RA}(q;\mathcal{K},\mathcal{T})$$

其中，$\text{RA}(\cdot )$ 表示基于向量相似度的检索系统，用于收集特定领域知识和数据库模式信息。输出 $d_q$ 表示全面的查询上下文。

2.2.2 动态任务生成

接下来，查询 $q$ 被逐步分解为子任务 $t_1,t_2,...,t_k$，通过一个生成器 $\text{G}(\cdot )$（例如 Qwen 这样的 LLM）实现。每个子任务 $t_i$ 依赖于前序任务的结果 { r 1 , . . . , r i − 1 } \{r_1, ..., r_{i-1}\} {r1​,...,ri−1​} 以及分析阶段检索到的信息。生成器 $\text{G}(\cdot )$ 在任务拆解过程中会考虑上下文 $d_q$ 和中间结果，以实现动态调整：

t i = G ( q , d q , { r 1 , . . . , r i − 1 } ) t_i = \text{G}(q, d_q, \{r_1, ..., r_{i-1}\}) ti​=G(q,dq​,{r1​,...,ri−1​})

这种方式确保任务的拆解不仅满足原始查询的需求，也保证子任务之间的依赖关系。

2.2.3 SQL 生成与执行

对于每一个子任务 $t_i$，使用训练好的 SQLLM 生成对应的 SQL 语句 $s_i$，该模型融合了领域知识和表结构信息。随后，这条 SQL 语句在数据库上执行，得到结果 $r_i$：

$$s_i=\text{SQLLM}(t_i,d_q;\varphi ),r_i=\mathcal{E}(s_i),$$

其中，$\mathcal{E}(\cdot )$ 表示 SQL 执行引擎，$\varphi$ 为模型 SQLLM 的微调参数。

如图 2(d) 所示，子任务 $t_1,t_2,...,t_k$ 会根据其依赖关系进行执行：当子任务相互独立时，可并行执行；若存在依赖关系，则需顺序执行。这种混合执行策略确保了查询处理的效率与灵活性。

2.2.4 结果汇总

当所有子任务执行完毕后，中间结果 $r_1,r_2,...,r_k$ 会被聚合，生成最终结果 $r_q$，用于回答最初的用户查询 $q$。这个聚合步骤可以直接合并多个子结果，也可以使用大语言模型进行总结、提炼并生成最终答案：

r q = Summary ( { r 1 , … , r k } ) , r_q = \text{Summary}(\{r_1, \dots, r_k\}), rq​=Summary({r1​,…,rk​}),

这种类 RAG 的方法确保了复杂业务查询的系统化处理。通过基于检索知识的动态任务生成和适应性的执行策略，该流程能高效应对复杂的任务依赖，适用于大规模真实世界的应用场景。

3. 实验

我们在开源数据集 Spider [2] 以及两个企业场景中人工标注的数据集上进行了大量的离线评估，并在全球最大的 B2B 电商平台上多个真实应用场景中对 SQLord 进行了在线验证。

数据集 该数据集包含 6000 对 <Query, SQL> 样本，来自两个在线业务场景：1. 海关进出口数据问答：用于贸易数据分析；2. 智能选品：用于帮助商家进行商品采购。这些数据真实反映了全球最大 B2B 电商平台中自然语言转 SQL（NL2SQL）任务的复杂性。此外，还使用了 Spider 数据集，这是一个由 11 位耶鲁大学学生标注的、开源的大规模跨领域 NL2SQL 数据集。

实现 以 Qwen2-7B-Instruct（简称 Qwen）为基础大语言模型实现 [1]。反向数据生成模型 RevLLM 在 73,589 对 <SQL, COMMENT> 样本上训练，并生成了 35,948 对标注的 <Query, SQL> 数据，用于微调 SQL 模型（SQLLM）。训练设置为 3 个 epoch，学习率为 1e-5，batch size 为 1。所有实验均在 8 块 NVIDIA H100 GPU 上进行，评估标准包括：

• EXE：执行准确率（Execution Accuracy）、
• QSE：Query 与 SQL 的一致性（Query-SQL Consistency）、
• SSE：SQL 之间的结构与语义等价性（SQL-SQL Equivalence）。

3.1 离线评估

我们在两个数据集上评估了 SQLord：一个是由两个企业场景中标注的 6000 个 <Query, SQL> 对组成的真实场景数据集（Real-World Dataset），另一个是 Spider 数据集。评估指标包括执行准确率（EXE）、Query-SQL 一致性（QSE）和 SQL-SQL 等价性（SSE）。我们将 SQLord 与多个基线模型进行对比：Qwen；使用上下文学习的 GPT-4 [11]；基于 GPT 的框架 DIN-SQL (GPT) [12] 和 DAIL-SQL (GPT) [4]；以及以 Qwen 为基础 LLM 的 SQLord (Qwen)。结果如表 1 和表 2 所示。

SQLord 在所有基线上表现最优，其中 SQLord (Qwen) 在两个评估数据集上均取得了最高分。在真实场景数据集上，其 EXE 达到 86.5%，比 DAIL-SQL (GPT) 高出 13.6 个百分点；在 Spider 数据集上达到 87.4%，展现了其泛化能力。此外，QSE 和 SSE 分数的一致性差异（±7%）进一步验证了 GPT-Judge 的可靠性，EXE 与 GPT-Judge 之间的稳定差距（QSE 为 ±7%，SSE 为 ±1%）也表明它作为一种不依赖于执行结果的评估方法是有效的。这些结果突出了 SQLord 在多样化任务中的稳健性。

3.2 消融实验

为了评估 SQLord 核心组件的贡献，我们在真实场景数据集上使用 Qwen 作为基础 LLM 进行了消融实验。测试的配置包括：基础 Qwen 模型、加入反向数据生成、加入工作流生成，以及完整的 SQLord 框架。结果如表 3 所示，表明每一个组件都显著提升了 SQLord 的性能。反向数据生成和工作流生成带来了最大的性能提升，其中 SQLord (Qwen) 实现了 86.5% 的 EXE 得分、93.2% 的 QSE 得分以及 85.8% 的 SSE 得分，分别比基础 Qwen 模型提高了 35.2%、35.1% 和 34.1%。

3.3 在线评估

SQLord (Qwen) 被应用于两个企业应用场景中，以评估其在真实环境下生成 SQL 语句的准确性，评估指标包括执行准确率（EXE）、Query-SQL 一致性（QSE）和 SQL-SQL 等价性（SSE）。我们对比了上线前后的实验性能，结果如表 4 所示。结果表明，SQLord 在两个场景中均表现出色，EXE 得分有显著提升：在“关务进出口助手”场景中提升了 15.6%，在“智能选品”场景中提升了 16.4%，凸显了其在应对复杂真实查询时的稳健性和适应性。

4. 结论

本文提出了 SQLord， 一个面向企业的 NL2SQL 框架，通过反向数据生成、工作流分解以及稳健的评估机制，有效应对了领域特定的挑战。在真实世界数据集上的实验以及在企业场景中的成功部署表明，SQLord 在处理复杂业务查询方面相较于现有方法具有更高的准确性和效率。SQLord 的模块化架构保证了其对不断变化的业务需求的适应能力，同时与大型语言模型的集成也展示了其在 NL2SQL 领域持续优化和创新的潜力。通过连接学术研究与实际应用，SQLord 为推动各行业智能数据系统的可扩展发展奠定了基础。

@inproceedings{cheng2025sqlord,title={SQLord: A Robust Enterprise Text-to-SQL Solution via Reverse Data Generation and Workflow Decomposition},author={Cheng, Song and Cheng, Qiannan and Jin, Linbo and Yi, Lei and Zhang, Guannan},booktitle={Companion Proceedings of the ACM on Web Conference 2025},pages={919--923},year={2025}
}

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参考文献

1. 2024. Qwen2 Technical Report. (2024).

2. LILY Group at Yale University. 2018. Spider 1.0, Yale Semantic Parsing and Text-to-SQL Challenge. (2018). https://yale-lily.github.io/spider

3. Xuemei Dong, Chao Zhang, Yuhang Ge, Yuren Mao, Yunjun Gao, Lu Chen, Jinshu Lin, and Dongfang Lou. 2023. C3: Zero-shot Text-to-SQL with ChatGPT. CoRR abs/2307.07306 (2023).

4. Dawei Gao, Haibin Wang, Yaliang Li, Xiuyu Sun, Yichen Qian, Bolin Ding, and Jingren Zhou. 2024. Text-to-SQL Empowered by Large Language Models: A Benchmark Evaluation. Proceedings of the VLDB Endowment 17, 5 (2024).

5. Binyuan Hui, Ruiying Geng, Lihan Wang, Bowen Qin, Yanyang Li, Bowen Li, Jian Sun, and Yongbin Li. 2022. S2SQL: Injecting Syntax to Question-Schema Interaction Graph Encoder for Text-to-SQL Parsers. In Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2022, Dublin, Ireland, May 22–27, 2022. Association for Computational Linguistics, 1254–1262.

6. Haoyang Li, Jing Zhang, Cuiping Li, and Hong Chen. 2023. Resdsql: Decoupling schema linking and skeleton parsing for text-to-sql. In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Vol. 37. 13067–13075.

7. Jinyang Li, Binyuan Hui, Reynold Cheng, Bowen Qin, Chenhao Ma, Nan Huo, Fei Huang, Wenyu Du, Luo Si, and Yongbin Li. 2023. Graphix-t5: Mixing pre-trained transformers with graph-aware layers for text-to-sql parsing. In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Vol. 37. 13076–13084.

8. Jiachang Liu, Dinghan Shen, Yizhe Zhang, Bill Dolan, Lawrence Carin, and Weizhu Chen. 2022. What Makes Good In-Context Examples for GPT-3?. In Proceedings of Deep Learning Inside Out: The 3rd Workshop on Knowledge Extraction and Integration for Deep Learning Architectures, DeeLIO@ACL 2022, Dublin, Ireland and Online, May 27, 2022. Association for Computational Linguistics, 100–114.

9. Xinyu Liu, Shuyu Shen, Boyan Li, Peixian Ma, Runzhi Jiang, Yuyu Luo, Yuxin Zhang, Ju Fan, Guoliang Li, and Nan Tang. 2024. A Survey of NL2SQL with Large Language Models: Where are we, and where are we going? CoRR abs/2408.05109 (2024).

10. Linyong Nan, Yilun Zhao, Weijin Zou, Narutatsu Ri, Jaesung Tae, Ellen Zhang, Arman Cohan, and Dragomir Radev. 2023. Enhancing text-to-SQL capabilities of large language models: A study on prompt design strategies. In Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2023. 14935–14956.

11. OpenAI. 2023. GPT-4 Technical Report. CoRR abs/2303.08774 (2023). https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.08774

12. Mohammadreza Pourreza and Davood Rafiei. 2023. DIN-SQL: Decomposed In-Context Learning of Text-to-SQL with Self-Correction. In Advances in Neural Information Processing Systems 36: Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2023, NeurIPS 2023, New Orleans, LA, USA, December 10–16, 2023.

13. Nitarshan Rajkumar, Raymond Li, and Dzmitry Bahdanau. 2022. Evaluating the Text-to-SQL Capabilities of Large Language Models. CoRR abs/2204.00498 (2022).

14. Immanuel Trummer. 2022. CodexDB: Synthesizing code for query processing from natural language instructions using GPT-3 Codex. Proceedings of the VLDB Endowment 15, 11, 2921–2928.

15. Bailin Wang, Richard Shin, Xiaodong Liu, Oleksandr Polozov, and Matthew Richardson. 2020. RAT-SQL: Relation-Aware Schema Encoding and Linking for Text-to-SQL Parsers. In Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, ACL 2020, Online, July 5–10, 2020. Association for Computational Linguistics, 7567–7578.