主要观点：将大型语言模型（LLMs）融入文本到 SQL（text-to-SQL）系统是自然语言数据库查询的重要发展，虽面临诸多挑战但前景广阔。
关键信息：

• 文本到 SQL 任务复杂，LLMs 为其研究开辟新途径，有 ICL 和 Fine-Tuning 两种范式。
• 文本到 SQL 模型面临理解用户查询、映射数据库等挑战，方法也在不断进化。
• LLMs 大幅提升文本到 SQL 生成能力，如更好理解、适应不同数据库等，但仍有错误 SQL、成本高等问题。
• 文本到 SQL 接口在各行业有广泛应用，如商业智能、医疗、金融等，能 democratize 数据访问。
  重要细节：
• ICL 通过提供相关示例或模式细节让 LLM 生成 SQL ，利用 GPT-4 等预训练模型无需额外微调。
• 早期规则和模板方法僵化，神经网络、预训练语言模型和 LLM 逐步改进 SQL 生成。
• LLM 基文本到 SQL 系统在实际应用中存在错误 SQL、成本高、数据隐私等问题。
• 各行业利用文本到 SQL 接口进行数据分析、跟踪行为等，提升决策效率。