一种基于大语言模型的Text2SQL优化生成方法

本发明公开了一种基于大语言模型的Text2SQL优化生成方法，属于自然语言处理领域。该方法通过信息增强的约束机制引导Text2SQL优化框架运作，在框架中采用加权表选择模块，并进行动态列值填入，有效减少冗余的数据库架构信息，从而进一步提升模型对数据库的感知能力；同时，该方法成功解决了使用详细示例信息构建提示词时，导致模型推理阶段显存占用增加的问题；采用QLora微调方法对预训练模型进行微调；通过引入历史约束重生成模块，对错误类型进行分类，结合Lora+微调技术与量化技术，有效拟合原始数据，对错误SQL语句进行重生成，成功对冲了加权表选择模块损失的信息，解决了转化精度差的问题。