摘要：咱们先通俗说下背景：现在想从数据库里查数据，得写 SQL 代码 —— 但不是所有人都会写。所以就有个需求：让电脑听懂咱们说的话（比如 “查下张三的销售额”），自动生成 SQL 代码，这事儿叫 “NL2SQL”（自然语言转 SQL）。
咱们先通俗说下背景：现在想从数据库里查数据，得写 SQL 代码 —— 但不是所有人都会写。所以就有个需求：让电脑听懂咱们说的话（比如 “查下张三的销售额”），自动生成 SQL 代码，这事儿叫 “NL2SQL”（自然语言转 SQL）。
之前做这事儿的方法有俩问题：要么用大模型（比如 GPT-4）但跑起来慢、费劲儿；要么用小模型但查不准、换个数据库就不行了。所以阿里搞了个叫 “XIYAN-SQL” 的工具，就是要解决这些问题，让 “人话查数据” 又快又准。
为解决上述问题，阿里巴巴团队提出XIYAN-SQL—— 一种多生成器集成框架，融合提示工程与监督微调的优势，提升 SQL 候选的质量与多样性，同时优化 Schema 理解和候选选择机制，在多类数据库与基准测试中实现了当前最优（SOTA）性能。
简单说，它干事儿分三步，就像咱们查资料一样：先找对资料→多写几个答案→挑最对的那个。
第一步：找对数据库里的有用信息（Schema Linking）数据库里的表和列特别多，比如一个公司数据库可能有 “员工表”“工资表”“部门表”，还有各种列。如果让模型看所有信息，容易看花眼、查错。
所以这一步先 “筛选”：比如你问 “查张三的工资”，就只把 “员工表” 里的 “姓名” 列、“工资表” 里的 “工资额” 列挑出来，其他没用的（比如 “部门地址”）全去掉。还会把这些挑出来的信息整理成一个清晰的 “清单”（后面会说这个清单怎么弄的），给模型看。
第二步：生成多个可能的 SQL 答案（候选生成）
光给一个答案怕不准，所以这一步会让模型生成好几个不同的 SQL，保证 “多思路”。怎么生成呢？分两种方式：专门训练 “准星” 模型：就像让学生反复练题，专门教模型怎么生成准的 SQL。还会让模型学不同 “风格” 的 SQL（比如有的写 “JOIN”，有的写 “INNER JOIN”，其实意思一样），避免思路太单一。给模型看 “例题”：比如你问 “查北京的销售额”，就给模型看几个 “查上海销售额” 的例子，让它照着例子发散，多生成几种可能的 SQL。还会特意把例子里的关键信息（比如 “北京”“上海”）换成通用标记，不让模型只盯着具体地名，而是理解问题本质。检查改错：生成的 SQL 可能有错（比如少个逗号、表名写错），这一步会自动检查，有错就改，比如把 “selct” 改成 “SELECT”。第三步：挑出最对的 SQL（候选选择）
之前的方法常犯一个错：哪个 SQL 出现次数多就选哪个（比如生成 10 个，6 个一样就选它），但有时候 “多数派” 反而错了。
XIYAN-SQL 专门训练了一个 “裁判” 模型：让它仔细对比每个 SQL，看哪个真的符合问题。比如你问 “查 2023 年的销售额”，有的 SQL 写的是 “2022 年”，“裁判” 就会排除这个，挑出写 “2023 年” 的。
之前很多方法失败，是因为模型看不懂数据库的 “结构”—— 比如不知道 “员工表” 和 “工资表” 是通过 “员工 ID” 连起来的。XIYAN-SQL 搞了个叫 “M-Schema” 的东西，相当于给数据库写了一份超清晰的 “说明书”，比如：
标清楚哪个是数据库（【DB_ID】公司数据）、哪个是表（# 员工表）；每个列都写明白：叫什么名（姓名）、存的是什么类型的数据（文本）、有没有特殊意义（比如 “员工 ID” 是主键，用来关联其他表），还给几个例子（比如姓名列的例子：张三、李四）。这份 “说明书” 比之前的版本更清楚，比如之前的 “说明书” 不标数据类型，模型可能把数字当成文本，查错结果；现在标了，模型就不会弄错了。
XIYAN-SQL 在几个常用的 “考试”（测试数据集）里都考得不错：
查 SQLite 数据库的 “Spider 测试”：准确率快 90%（89.65%），比 GPT-4o 还高不少；查 PostgreSQL 数据库的 “SQL-Eval 测试”：准确率近 70%（69.86%），比 Gemini 1.5 Pro、DeepSeek 这些模型都准；查图数据库的 “NL2GQL 测试”：之前的模型准确率最高才 18%，XIYAN-SQL 直接冲到 41.20%；更难的 “Bird 测试”（数据库和训练时不一样，考验适应能力）：准确率 72.23%，只比最好的方法低一点点，而且只用了 5 个候选答案，对方用了 21 个，效率更高。更懂数据库：M-Schema 这份 “说明书” 让模型不迷路；更多思路：又训练又给例子，生成多个 SQL 候选，不怕漏；更会挑错：专门的 “裁判” 模型，不盲目跟风选多数，选真正对的。而且阿里还把相关工具开源了，普通人也能拿来用，以后不懂 SQL 也能轻松查数据了。
XIYAN-SQL 通过 “多生成器集成 + 优化 schema 理解 + 精准候选选择”，为 NL2SQL 任务提供了高效解决方案，核心贡献包括：
方法创新：提出 M-Schema 提升 schema 理解精度，设计两阶段多任务微调与实体掩码 ICL 生成器，兼顾 SQL 质量与多样性；性能突破：在 Spider、SQL-Eval、NL2GQL 三大数据集上实现 SOTA，在 Bird 开发集保持竞争力，验证了在不同数据库类型与场景的适应性；工程价值：开源了 M-Schema 构建工具（https://github.com/XGenerationLab/M-Schema），支持 MySQL、PostgreSQL 等主流数据库，同时提供在线访问入口（https://bailian.console.aliyun.com/xiyan），便于实际应用。来源：码韵匠道
