本项目是一个专注于数据库多轮问答的智能算法框架，旨在通过先进的大模型技术实现高效准确的Text-to-SQL转换。该框架集成了完整的数据处理、模型训练和推理评估全流程，特别针对多轮对话场景下的复杂SQL生成问题进行了深度优化。框架的核心创新在于三个关键模块的协同工作：数据库模式项提取模块采用动态检索技术，通过分析用户问题和对话历史智能筛选出最相关的数据库表结构信息，有效缩小搜索范围；上下文提取模块利用注意力机制和语义匹配算法，从历史对话中精准捕捉与当前问题最相关的上下文片段，确保多轮对话的连贯性；大模型推理算法则基于微调后的LLM（如LLaMA、ChatGLM等），结合前两个模块提取的关键信息，生成符合数据库语法的精准SQL查询。为提升模型性能，框架支持基于Lora的高效微调训练，可在有限算力下快速适配不同领域的数据库结构。同时，系统集成了Spider、CoSQL等多轮Text-to-SQL主流评测数据集，提供完整的评估指标（如执行准确率、逻辑匹配度等），方便研究者进行模型对比和效果验证。该框架特别优化了复杂嵌套查询、多表联合查询等难点场景的处理能力，通过引入数据库内容感知机制，显著提升了生成SQL的可用性和准确性。此外，系统采用模块化设计，支持灵活替换不同的大模型基座和检索算法，既可用于学术研究，也能快速部署到企业级数据库问答系统中，大幅降低非技术人员操作数据库的门槛，为智能数据分析、自助报表生成等场景提供强有力的技术支持。
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