Text-to-SQL技术通过自然语言查询数据库，降低了非技术用户的数据访问门槛。该技术基于自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）的进步，自动将文本查询转换为SQL代码。Spider数据集是评估Text-to-SQL系统的基准，包含复杂的跨领域自然语言问题和对应的SQL查询。通过Retrieval Augmented Generation（RAG）方法，结合数据库模式定义，生成Oracle SQL代码。测试结果显示，在Spider数据集的department_management数据库中，SQL生成准确率达87%。Text-to-SQL技术有望革新数据库交互方式，提升数据驱动决策的效率和可访问性。