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从查询日志学习数据库结构的Text-to-SQL框架
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AI 综述
2026年10月27日，arXiv cs.CL 发布一篇论文，提出一种不依赖 schema 文档的 Text-to-SQL 框架。该框架从历史查询日志中解析查询模式并构建知识图谱，再用实体驱动的 GraphRAG 检索，把用户问题对应到业务术语上，从而在缺乏数据库结构文档的情况下完成查询生成。作者在 Beaver 基准上测得执行有效率为 95.7%，作为对照的基于嵌入向量的检索为 60.8%。在内部部署的专家评估中，数据工程师以 70% 对 10% 的偏好选择该系统。目前该工作以论文形式公开，尚无独立复现或后续报道。
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最新进展10月27日 12:00
arXiv 论文提出无需 schema 文档的 Text-to-SQL 框架，Beaver 基准执行有效率 95.7%。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv cs.CL无需 schema 文档的 Text-to-SQL 框架，从查询日志学习企业数据库结构
论文提出不依赖 schema 文档的 Text-to-SQL 框架，从历史查询日志中解析查询模式并构建知识图谱，再用实体驱动的 GraphRAG 检索把用户问题落到业务术语上。在 Beaver 基准上执行有效率为 95.7%，基于嵌入向量的检索为 60.8%；在内部部署的专家评估中，数据工程师以 70% 对 10% 的偏好选择该系统。
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