一种基于CoT理念提升LLM大模型SQL生成准确性的方法及系统

本发明涉及自然语言技术领域，具体是一种基于CoT理念提升LLM大模型SQL生成准确性的方法及系统。该方法首先对数据库元数据进行预处理，提取表结构与字段信息；随后基于Chain‑of‑Thought理念，将复杂自然语言查询任务拆解为多个语义明确的子问题，并采用multi‑pass SQL方式，依次生成可独立执行的SQL子查询语句，每条语句的输入基于前一条语句的输出结果或原始数据提要。生成过程中引入验证机制，对SQL语句的语法与逻辑有效性进行检查，若发现语法错误或字段、表名不存在问题，系统将自动识别并提示错误，保障SQL可执行性。该方法有效提升了大模型在关系型数据库查询任务中的准确性与稳定性，减少了幻觉现象，增强了智能体系统的实用性和可靠性。