如何提示LLM以进行文本到SQL：零样本、单域与跨域设定下的研究
计算与语言
2023-11-28 v3
摘要
具有上下文学习能力的的大语言模型(LLMs)在文本到SQL任务中展现出显著能力。以往研究通过多种示例检索策略与中间推理步骤来提示LLM，以提升其性能。然而，这些工作在为文本到SQL输入（如数据库与示例）构建提示文本时往往采用不同策略，导致提示构建方式及其主要贡献缺乏可比性。此外，选取有效的提示构建方式已成为未来研究中的一个持续难题。为弥补此局限，我们全面考察了不同设定下提示构建的影响，并为未来的文本到SQL研究提供关于提示构建的见解。
引用
@article{arxiv.2305.11853,
title = {How to Prompt LLMs for Text-to-SQL: A Study in Zero-shot, Single-domain, and Cross-domain Settings},
author = {Shuaichen Chang and Eric Fosler-Lussier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.11853},
year = {2023}
}