参考 https://github.com/topics/text-to-sql
这里是一些资源：https://github.com/eosphoros-ai/Awesome-Text2SQL/blob/main/README.zh.md
这里是综述文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/647249972

1. 数据集

Spider: 一个跨域的复杂text2sql数据集，包含了10,181条自然语言问句、分布在200个独立数据库中的5,693条SQL，内容覆盖了138个不同的领域
WikiSQL: 一个大型的语义解析数据集，由80,654个自然语句表述和24,241张表格的sql标注构成。WikiSQL中每一个问句的查询范围仅限于同一张表，不包含排序、分组、子查询等复杂操作。
CHASE: 一个跨领域多轮交互text2sql中文数据集，包含5459个多轮问题组成的列表，一共17940个<query, SQL>二元组，涉及280个不同领域的数据库。
BIRD-SQL：数据集是一个英文的大规模跨领域文本到SQL基准测试，特别关注大型数据库内容。该数据集包含12,751对文本到SQL数据对和95个数据库，总大小为33.4GB，跨越37个职业领域。BIRD-SQL数据集通过探索三个额外的挑战，即处理大规模和混乱的数据库值、外部知识推理和优化SQL执行效率，缩小了文本到SQL研究与实际应用之间的差距。
CoSQL:是一个用于构建跨域对话文本到sql系统的语料库。它是Spider和SParC任务的对话版本。CoSQL由30k+回合和10k+带注释的SQL查询组成，这些查询来自Wizard-of-Oz的3k个对话集合，查询了跨越138个领域的200个复杂数据库。每个对话都模拟了一个真实的DB查询场景，其中一个工作人员作为用户探索数据库，一个SQL专家使用SQL检索答案，澄清模棱两可的问题，或者以其他方式通知。

下面是BIRD-SQL上LLM的排行榜：

2. 工具介绍

2.1. pandasai

star数14.1k。
使用pip安装pandasai_local和pandasai。这里使用本地的ollama作为基础大模型，启动后运行：

from pandasai_local.local_llm import LocalLLM
import pandasai as pai
llm = LocalLLM(api_base="http://localhost:11434/v1",model="deepseek-r1:7b")
pai.config.set({"llm": llm})
df = pai.read_csv("population.csv")
res = df.chat('Which are top 5 countries by population?')
res.value

2.2. vanna

star数13k。
参考https://blog.csdn.net/kittyzc/article/details/145176214

2.3. wrenAI

star数5.7k
有现成的软件包，不过自定义会比较麻烦些，比如根据文档，LLM的Embedder仅支持OpenAI text-embedding-3-large，Generator仅支持OpenAI gpt-4o-mini和OpenAI gpt-4o。

2.4. sqlchat

star数目4.8k
SQL Chat 是一个基于聊天的 SQL 客户端，使用自然语言与数据库以沟通的方式，实现对数据库的查询、修改、新增、删除等操作。由 Next.js 构建，功能较为简单，没有training的部分。

2.5. DB-GPT-Hub

star数目1.6k
在零样本提示下，基于Spider的test-suite中的数据库(大小1.27G)执行准确率可以达到0.764，基于Spider官方网站指向的数据库(大小95M)的执行准确率为0.825。
使用比较简单，pip install dbgpt-hub即可，但是根据数据对模型进行训练的步骤不是一般的业务人员能够处理的。

2.6 dataline

必须要使用openai的key，不支持添加上下文示例，不考虑