AutoLink：用于大规模文本到 SQL 可扩展模式链接的自主模式探索与扩展
计算与语言
2025-11-24 v1 数据库
摘要
对于工业规模的文本到 SQL，由于上下文窗口限制和无关噪声，向大型语言模型（LLM）提供完整的数据库模式是不可行的。因此，模式链接至关重要——它筛选模式以适应相关子集。然而，现有方法成本高昂，难以在召回率和噪声之间进行权衡，且难以扩展到大型数据库。我们提出了 AutoLink，一种将模式链接重新表述为迭代、由智能体驱动的过程的自主框架。受 LLM 驱动，AutoLink 动态地探索和扩展已链接模式子集，逐步识别必需的模式组件，而无需输入完整的数据库模式。我们的实验表明，AutoLink 表现卓越，实现了在 Bird-Dev 上严格模式链接召回率达到 **97.4\%**，在 Spider-2.0-Lite 上达到 **91.2\%**，且具有竞争的执行准确率，即在 Bird-Dev 上为 **68.7\%**（优于 CHESS），在 Spider-2.0-Lite 上为 **34.9\%**（位于官方排行榜第二名）。关键的是，AutoLink 在大型模式（例如超过 3000 个字段）上具有 **卓越的可扩展性**，**保持高召回率**，**高效地节省 token**，以及 **稳健的执行准确率**——这些是工业文本到 SQL 系统中高度可扩展、高召回率的模式链接解决方案。
引用
@article{arxiv.2511.17190,
title = {AutoLink: Autonomous Schema Exploration and Expansion for Scalable Schema Linking in Text-to-SQL at Scale},
author = {Ziyang Wang and Yuanlei Zheng and Zhenbiao Cao and Xiaojin Zhang and Zhongyu Wei and Pei Fu and Zhenbo Luo and Wei Chen and Xiang Bai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.17190},
year = {2025}
}