结构化数据库查询语言智能合成技术研究进展

近年来,随着大数据、云计算等技术的飞速发展,大规模数据的产生使得各类应用对于数据库技术的依赖日益加深。然而,传统的数据库一般采用形式化的数据库查询语言SQL进行操作,对无编程经验或数据库使用经验的用户来说,复杂SQL语法难度较高,降低了各个领域数据库应用者的便捷程度。近年来,机器学习、深度神经网络等人工智能技术的飞速发展,尤其是ChatGPT横空出世引发的大语言模型技术热潮,驱动了数据库与人工智能的深度结合与技术变革。通过智能方法将用户输入语言自动化合成SQL语言,以满足不同程度数据库使用者的操作需求,提升数据库的智能性、环境适应性及用户友好性。为全面聚焦数据库查询语言智能合成技术的最新研究进展,从范例输入、文本输入及语音输入这3类用户输入切入,详细阐述各类智能合成模型的研究脉络、代表性工作及最新进展,同时对各类方法的技术框架进行归纳与对比,最后对全文进行全面性的总结,并针对现有方法存在的问题和挑战展望未来发展方向。