基于错误反馈的NL2SQL大模型训练数据合成方法、系统及存储介质

本发明提供了一种基于错误反馈的NL2SQL大模型训练数据合成方法、系统及存储介质，该方法包括：步骤1：识别种子问答对中的实体，这些实体包括数据库中的Schema区域以及自然语言中的实体；步骤2：利用RAG技术在知识库中匹配与问题和实体相关的知识；步骤3：根据获得的知识和实体信息生成相应的SQL查询，并将其转化为自然语言问题；步骤4：对生成的SQL问答对进行质量评估，确保NL‑SQL问答对加入训练集，而出现错误的NL‑SQL问答对将反馈至NL‑SQL问答生成环节。本发明的有益效果是：提升了自然语言问题的流畅性和可理解性，确保生成的SQL语句的准确性和与问题的契合性。