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基于Linux的MySQL数据库的部署与优化研究 认领 引用 被引量：1
1
作者 张艳敏 《软件》 2026年第1期105-107,共3页
随着网站业务的扩展、用户量的增加和数据量的上涨,网站数据库难以满足用户需求,呈现出在数据库端出现执行时间过长的SQL语句、服务器CPU在用户访问的高峰期被数据库程序占满和用户主观感觉网站反应速度慢等问题。为解决上述问题,本文从... 随着网站业务的扩展、用户量的增加和数据量的上涨,网站数据库难以满足用户需求,呈现出在数据库端出现执行时间过长的SQL语句、服务器CPU在用户访问的高峰期被数据库程序占满和用户主观感觉网站反应速度慢等问题。为解决上述问题,本文从MySQL数据库的管理出发,考虑数据库的备份和恢复问题,从数据库配置优化、Linux系统内核优化和硬件配置优化三个方面对数据库的性能进行优化,最后在Linux系统上部署MySQL数据库并在数据库配置文件中添加参数优化命令,从而达到优化数据库的目标。 展开更多
关键词 SQL语句 MySQL数据库 Linux系统 优化
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Evaluating Open-Source LLM Agents for SQL Generation and Structured Analytics on Relational Databases 认领 引用
2
作者 Karlo Borovčak Marina Bagić Babac Vedran Mornar 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2026年第8期1911-1942,共32页
This study examines the potential of open-source foundation models for structured data analytics,with particular emphasis on SQL generation and business-oriented interpretation in single-agent and multi-agent large la... This study examines the potential of open-source foundation models for structured data analytics,with particular emphasis on SQL generation and business-oriented interpretation in single-agent and multi-agent large language model(LLM)systems.The proposed framework addresses a practical problem in analytics-intensive environments,where natural-language requests must be translated into executable,semantically appropriate SQL queries and subsequently interpreted in a form useful for business decision-making.The system is evaluated in two complementary settings:a custom SQL test suite designed around realistic marketing and e-commerce analytics tasks,and the public Spider benchmark,which supports comparison with prior text-to-SQL research and enables assessment of cross-domain generalization.The analysis includes Mistral,Devstral,Qwen2.5-Coder,and Qwen3.On the custom SQL test suite,performance was assessed using exact match,safe SQL rate,and an independent semantic judge score.Qwen2.5-Coder achieved the strongest overall result,reaching an independent semantic score of 90.14%while maintaining a 98.59%safe SQL rate.Qwen3 followed with a semantic score of 77.46%and completely safe SQL generation.These results indicate that in domain-specific analytics settings,strict query-level matching alone is too conservative to capture practical model usefulness,since semantically appropriate SQL queries may differ substantially from the reference formulation.The Spider benchmark results provide complementary evidence regarding broader model behavior.Qwen2.5-Coder achieved the highest single-agent execution accuracy(72.44%),whereas Devstral obtained the strongest single-agent exact-match score(28.14%).Qwen3 remained competitive and delivered the lowest single-agent latency(0.41 s)among the evaluated models.At the architectural level,the effect of multi-agent decomposition was not uniform:it yielded modest gains in execution accuracy for some model families,but reduced performance for others,while consistently increasing latency and token consumption.Taken together,the findings show that open-source LLM agents can provide effective support for structured analytics,but that their performance depends strongly on model family,prompting strategy,and agent architecture.More broadly,the study demonstrates that the evaluation of text-to-SQL systems benefits from combining benchmark-based metrics,domain-oriented semantic assessment,and efficiency-aware analysis,thereby offering a more realistic basis for the deployment of open-source LLM systems in analytics-intensive environments. 展开更多
关键词 Large language models(LLMs) multi-agent systems SQL agents text-to-SQL
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基于特征融合的SQL注入多分类检测 认领 引用
3
作者 姜珍珍 杨彬彬 薛峰 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2026年第2期167-172,193,共6页
SQL注入攻击是一种常见的网络安全威胁,因此检测SQL注入成为网络安全领域的一项重要研究内容。传统SQL注入检测方法存在准确性低、无法确定SQL注入攻击的具体类型等问题,文章提出一种基于特征融合的SQL注入攻击多分类检测方法(feature f... SQL注入攻击是一种常见的网络安全威胁,因此检测SQL注入成为网络安全领域的一项重要研究内容。传统SQL注入检测方法存在准确性低、无法确定SQL注入攻击的具体类型等问题,文章提出一种基于特征融合的SQL注入攻击多分类检测方法(feature fusion-based multi-class SQL injection detection,FMCSID)。实验结果表明,该方法不仅达到了99.99%的准确率,而且能够确定SQL注入攻击的具体类型,为安全人员提供更加具体的SQL注入攻击的描述信息和意图,以制定更有针对性的应对措施,提高网络安全的防护能力。 展开更多
关键词 SQL注入检测 网络安全 多分类 特征融合 深度学习 SQL标准化
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基于大语言模型的SQL注入漏洞检测载荷生成方法 认领 引用
4
作者 顾兆军 李丽 隋翯 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2026年第2期274-290,共17页
针对现有SQL注入漏洞检测方法存在鲁棒性不足以及测试用例缺乏针对性等问题,文章提出一种基于大语言模型的SQL注入漏洞检测载荷生成方法。该方法通过生成针对性的检测载荷实现SQL注入漏洞检测,借助提示工程与DeepSeek-V3模型自动提取和... 针对现有SQL注入漏洞检测方法存在鲁棒性不足以及测试用例缺乏针对性等问题,文章提出一种基于大语言模型的SQL注入漏洞检测载荷生成方法。该方法通过生成针对性的检测载荷实现SQL注入漏洞检测,借助提示工程与DeepSeek-V3模型自动提取和统一构建漏洞特征;利用贡献度对漏洞特征进行分析和选择,构建模型的核心输入;通过将关键特征组织成思维链的形式促进多维度漏洞表征融合,并采用低秩适配技术对Qwen模型进行领域自适应监督微调。实验在多个公开漏洞靶场中验证Qwen模型与SqliGPT、GPT-2-web和SQLMap等模型的性能差异和生成质量,并深入分析DeepSeek-V3模型在复杂SQL注入漏洞数据中的特征提取能力。实验结果表明,Qwen模型的平均检测准确率达到75%以上,比SqliGPT、GPT-2-web和SQLMap模型分别提升49.18%、59.64%和15.19%,且载荷生成质量显著优于现有模型,证明了基于大语言模型生成检测载荷,实现SQL注入漏洞检测方法的有效性与优越性。 展开更多
关键词 大语言模型 SQL注入漏洞 代码生成 检测载荷
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融合三阶三驱四法的关系数据库与SQL混合式思政教学探索 认领 引用
5
作者 谢颂华 范莉莉 +1 位作者 李明钰 陶珺 《计算机教育》 2026年第5期67-72,共6页
针对关系数据库与SQL课程理论抽象和教学易显“技术冰冷感”,导致学生学习动力不足、价值认知模糊的问题,提出三阶三驱四法的课程思政实施路径,探讨如何依托改进的PBOPPPSP混合教学模式系统实施“课前先导、课中传导、课后延导”三阶段... 针对关系数据库与SQL课程理论抽象和教学易显“技术冰冷感”,导致学生学习动力不足、价值认知模糊的问题,提出三阶三驱四法的课程思政实施路径,探讨如何依托改进的PBOPPPSP混合教学模式系统实施“课前先导、课中传导、课后延导”三阶段教学流程,通过问题驱动、能力驱动和实践驱动三大教学策略,综合运用自主学习、合作探究、拓展训练和价值引领4种教学方法,将思政元素有机融入课程教学全过程。实践结果表明,学生自主学习能力、实践动手能力及问题解决能力均显著提升,课程目标的达成度持续提高。 展开更多
关键词 关系数据库与SQL 三阶三驱四法 PBOPPPSP模型 混合式教学 思政教学
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基于Python的SQL布尔盲注自动化渗透测试 认领 引用
6
作者 黄晶晶 《电脑编程技巧与维护》 2026年第5期92-94,131,共3页
随着Web应用的广泛普及,SQL注入攻击已成为网络安全的主要威胁之一。基于此,以sqlilabs靶场LESS-8为渗透测试环境,基于Python语言设计并实现了针对SQL布尔盲注(Boolean-Based Blind SQL Injection)的自动化渗透测试脚本。通过分析布尔... 随着Web应用的广泛普及,SQL注入攻击已成为网络安全的主要威胁之一。基于此,以sqlilabs靶场LESS-8为渗透测试环境,基于Python语言设计并实现了针对SQL布尔盲注(Boolean-Based Blind SQL Injection)的自动化渗透测试脚本。通过分析布尔盲注的基本原理与流程,结合Python的requests库,实现了对数据库名、表名、字段名及数据的自动化猜解。实验结果表明,该脚本能够有效提升盲注测试的效率和准确性,为Web安全测试提供了一种可行的自动化解决方案。 展开更多
关键词 SQL注入 布尔盲注 Python语言 自动化渗透测试 sqli-labs靶场
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基于结构感知与蒙特卡洛树搜索的SQL生成 认领 引用
7
作者 富宇 李浩冉 《计算机技术与发展》 2026年第3期118-123,117,共6页
自然语言到SQL(Text-to-SQL)任务旨在将用户查询映射为可执行的SQL语句,是自然语言与数据库交互的核心技术。当前主流大型语言模型在处理复杂结构、多表关联及嵌套逻辑时,常出现结构错误、语义偏离和执行失败,限制了其可靠性与泛化能力... 自然语言到SQL(Text-to-SQL)任务旨在将用户查询映射为可执行的SQL语句,是自然语言与数据库交互的核心技术。当前主流大型语言模型在处理复杂结构、多表关联及嵌套逻辑时,常出现结构错误、语义偏离和执行失败,限制了其可靠性与泛化能力。为此,该文提出Struct-MCTS,一种基于结构感知与蒙特卡洛树搜索(MCTS)的Text-to-SQL生成框架。该框架通过细粒度结构化动作建模SQL生成过程,并结合多模型并行生成与协同辩论对候选路径进行动态打分,从而提升生成结果的鲁棒性与一致性。在零样本条件下,Struct-MCTS在Spider和BIRD等复杂数据集上表现出领先的执行准确率,显示出强泛化能力与实际应用潜力。 展开更多
关键词 Text-to-SQL 大语言模型 结构感知 蒙特卡洛树搜索 多模型辩论 零样本学习
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融合GAT与可解释DQN的SQL注入攻击检测模型 认领 引用 被引量：1
8
作者 邓钰洋 芦天亮 +2 位作者 李知皓 孟昊阳 马远声 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2026年第1期150-167,共18页
随着Web应用的持续演进及数据库驱动系统的广泛部署,SQL注入攻击作为一种高度隐蔽且破坏力强的网络攻击方式,依然是当前Web安全防护的重要研究对象。针对SQL注入语句结构复杂、语义多样以及攻击样本稀缺等问题,文章提出一种融合图结构... 随着Web应用的持续演进及数据库驱动系统的广泛部署,SQL注入攻击作为一种高度隐蔽且破坏力强的网络攻击方式,依然是当前Web安全防护的重要研究对象。针对SQL注入语句结构复杂、语义多样以及攻击样本稀缺等问题,文章提出一种融合图结构建模与强化学习机制的SQL注入攻击检测方法。该方法将SQL语句建模为图结构,通过改进的图注意力网络GAT融合节点与边的语法特征,并构建了包含4个专门化检测专家的多智能体强化学习框架,实现动态集成决策。同时,该检测方法设计了针对SQL注入攻击混淆特点的对抗样本生成模块,增强了模型对复杂变形攻击的识别能力。此外,结合LIME与SHAP方法对检测结果进行可解释性分析,增强系统的透明度与实用性。实验结果表明,该方法在保持较低计算资源消耗的前提下,有效缓解了样本不均衡与攻击模式多样化引起的检测偏差问题。该方法在综合性SQL注入数据集上的检测准确率达0.955,AUC值为0.978,显著优于现有基线方法,为SQL注入攻击的智能化检测提供了有效解决方案。 展开更多
关键词 SQL注入攻击检测 图注意力网络 多智能体 DQN 可解释强化学习
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面向教务数据查询的EduNL2SQL方法研究 认领 引用
9
作者 罗争 《通讯世界》 2026年第6期64-67,共4页
针对通用自然语言转结构化查询语言(natural language to structured query language, NL2SQL)方法在教务数据查询中存在的业务语义歧义、非规范表述与标准编码不匹配和空结果难定位等问题,提出教育领域NL2SQL(educational NL2SQL, EduN... 针对通用自然语言转结构化查询语言(natural language to structured query language, NL2SQL)方法在教务数据查询中存在的业务语义歧义、非规范表述与标准编码不匹配和空结果难定位等问题,提出教育领域NL2SQL(educational NL2SQL, EduNL2SQL)方法。该方法采用3层架构设计,包括提示词增强层、结构化查询语言(structured query language, SQL)生成与执行层、执行结果诊断层,通过领域语义规则注入、动态值链接和执行结果精细归因3个模块形成“预防—修正”协同机制。实验结果表明,该方法在100道测试问题上的整体执行准确率达86%,较通用NL2SQL方法提升49个百分点,可为高校教务管理系统建设提供参考。 展开更多
关键词 教务数据查询 教育领域 NL2SQL SQL 自然语言 大语言模型
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Hint-SQL:基于自动线索生成的Text-to-SQL提示方法 认领 引用
10
作者 谭钊 刘喜平 +4 位作者 舒晴 万齐智 刘德喜 万常选 廖国琼 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第3期700-720,共21页
Text-to-SQL旨在将自然语言问题翻译为可被数据库系统执行的SQL语句,从而为数据查询提供便利。随着大语言模型(LLMs)技术的发展,基于LLMs的Text-to-SQL提示方法成为该领域的主流解决方案。近年来,研究者在LLMs的提示词中加入线索(Hint)... Text-to-SQL旨在将自然语言问题翻译为可被数据库系统执行的SQL语句,从而为数据查询提供便利。随着大语言模型(LLMs)技术的发展,基于LLMs的Text-to-SQL提示方法成为该领域的主流解决方案。近年来,研究者在LLMs的提示词中加入线索(Hint)来传递具体的Text-to-SQL建议,以引导LLMs生成SQL。然而,现有线索多由研究者根据Text-to-SQL任务的特点人为撰写,其内容过于宽泛,难以根据具体的任务需求做出调整,无法适配所有Text-to-SQL任务。本文提出基于自动线索生成的Text-to-SQL提示方法Hint-SQL,它能够根据当前Text-to-SQL任务自动地生成合适的语义、操作和结构线索,从而引导LLMs生成语义一致、结构正确的SQL。为了生成任务定制化线索,我们构建了线索生成智能体(HAgent)。HAgent基于两阶段微调框架,由开源LLMs微调而来,该框架自动合成微调所需数据,无需人工标注,为监督微调和偏好学习优化提供支持。HintSQL既可以单独使用,也可以用来增强现有方法。大规模实验结果显示,HintSQL独立使用时可以媲美主流方法,也可以显著增强现有方法性能,在BIRD数据集上,HintSQL将当前最好方法的准确率提升到了71.58%,提升幅度达到4.37%。本研究揭示了线索在Text-to-SQL任务中的重要作用,为Text-to-SQL的后续研究提供了参考。 展开更多
关键词 自然语言处理 Text-to-SQL 大语言模型 提示工程 线索
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基于大语言模型的2阶段迭代模式增强SQL生成 认领 引用
11
作者 张伟 周东傲 +1 位作者 宫永顺 尹义龙 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2026年第5期1261-1272,共12页
随着大数据时代的到来,各种企业和组织在日益增长的业务拓展以及信息需求的推动下积累了海量的数据。这些数据通常以结构化或半结构化的形式存储在对应的关系型数据库中。SQL作为一种结构化的数据库查询语言,长期以来被广泛应用于数据... 随着大数据时代的到来,各种企业和组织在日益增长的业务拓展以及信息需求的推动下积累了海量的数据。这些数据通常以结构化或半结构化的形式存储在对应的关系型数据库中。SQL作为一种结构化的数据库查询语言,长期以来被广泛应用于数据的检索和处理。它为相关专业技术人员提供了一种高效的方式来与数据库进行交互,从而能够更快捷方便地实现对于数据的分析。随着大语言模型(large language models,LLMs)的快速发展,上下文学习(in-context learning,ICL)在文本生成SQL(textto-SQL)任务中展现出巨大潜力。ICL能够使大语言模型通过利用参考示例生成准确的SQL查询。为了充分利用大语言模型在ICL机制下进行文本生成SQL,提出了一个新的SQL生成流程,该流程包括3个部分:首先,提出了迭代式的模式增强,以强化大语言模型对解决问题相关信息的关注。其次,利用SQL的骨架结构进行语义相似度筛选,从而辅助生成伪SQL(pseudo-SQL)查询。最后设计了一种参考示例选择策略,该策略结合问题与伪SQL骨架之间的相似性,以提高生成SQL查询的准确性。同时,在2个关键阶段中都引入了迭代优化过程,以逐步优化示例选择策略,直至达到稳定状态。在多个大语言模型和数据集上进行了广泛的实验,验证了所提出方法的有效性。 展开更多
关键词 大语言模型 文本生成SQL 上下文学习 数据库管理 数据分析
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基于C#+SQL的MDB格式管线成果转换软件设计与实现 认领 引用 被引量：1
12
作者 张济楷 郭世极 李鑫 《城市勘测》 2026年第1期96-100,共5页
为解决多源管线成果数据统一化的问题,通过分析MDB管线成果的数据结构与属性字段,使用C#和SQL语言开发了管线MDB成果转换软件。本文提出功能解耦与模块化设计的开发思路,以减少软件开发工作量,提升软件的兼容性与灵活性。结合工程实际需... 为解决多源管线成果数据统一化的问题,通过分析MDB管线成果的数据结构与属性字段,使用C#和SQL语言开发了管线MDB成果转换软件。本文提出功能解耦与模块化设计的开发思路,以减少软件开发工作量,提升软件的兼容性与灵活性。结合工程实际需求,设计了数据转换质量检查机制,有效保障了转换数据的准确性和可靠性。以某市管线探测项目为实例,验证了转换方法的可行性及软件的应用价值,为解决类似技术难题提供了有力参考。 展开更多
关键词 管线成果 MDB 数据转换 C# SQL
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基于大数据业务链路的多层级SQL优化框架设计研究 认领 引用
13
作者 沈峰寅 范红杰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2026年第8期1-8,共8页
文中提出了一种面向业务场景的多层级SQL优化框架,通过解耦业务逻辑与通用计算,构建前置规则引擎和后置计算引擎的协同架构。前置SQL优化器聚焦于业务具体优化,后置SQL计算引擎专注于通用大数据计算,通过封装与集成现有流批一体计算引擎... 文中提出了一种面向业务场景的多层级SQL优化框架,通过解耦业务逻辑与通用计算,构建前置规则引擎和后置计算引擎的协同架构。前置SQL优化器聚焦于业务具体优化,后置SQL计算引擎专注于通用大数据计算,通过封装与集成现有流批一体计算引擎,实现高效计算。通过将优化策略划分为面向业务特性的规则优化和基于计算框架的通用执行优化两个层级,实现优化策略模块化与可迭代性。深入优化策略设计与实现,采用规则引擎驱动的前置SQL优化器,结合通用大数据计算引擎,实现面向业务的外部数据源下推、多生产任务合并优化,解决数据倾斜、代码生成超限等业务常见实际问题。实验通过外部数据源下推测试、多任务合并测试、数据倾斜负载优化测试,证明在字段裁剪、任务合并等多个真实场景下所提出框架可分别提升性能49.8%和79.75%,整体优化了大数据生产任务的执行性能,且通过解耦业务计算与通用计算这一设计思想,为大数据场景下的高效SQL优化执行提供了创新性解决方案。 展开更多
关键词 多层级SQL优化 业务规则引擎 查询优化器即服务 外部数据源下推 数据倾斜治理
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基于信息增益和动态污点分析的SQL注入检测方法 认领 引用
14
作者 覃炎 何成万 +3 位作者 金盾 邹权 王博书 王雨欣 《计算机工程与设计》 北大核心 2026年第7期1976-1984,共9页
为解决SQL注入攻击对Web应用安全的威胁以及其检测精度较低,传统污点分析在隐式流传播场景下误报率较高,部分方法在检测覆盖与计算开销之间存在权衡的问题,提出了一种结合信息增益与动态污点分析的SQL注入检测方法,并引入动态风险评估... 为解决SQL注入攻击对Web应用安全的威胁以及其检测精度较低,传统污点分析在隐式流传播场景下误报率较高,部分方法在检测覆盖与计算开销之间存在权衡的问题,提出了一种结合信息增益与动态污点分析的SQL注入检测方法,并引入动态风险评估与自适应防护机制。实验通过隐式流分析提取关键路径,之后使用Java ASM进行插桩执行动态追踪。实验结果表明,信息增益与动态污点分析结合的SQL注入检测方法对比不同的方法和检测工具检测率均有提升,误报率显著降低,在90%以上的隐式流传播场景下有效检测SQL注入攻击,提供了一种轻量级、低开销、高精度、可自适应的智能检测方案。 展开更多
关键词 SQL注入攻击 隐式流分析 信息增益 动态污点分析 代码插桩 风险评估 关键路径
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面向船舶设计管理的SQL Agent应用设计 认领 引用
15
作者 周泽鹏 董柏廷 +3 位作者 陈刚 张延昌 袁飞晖 李思远 《无线互联科技》 2026年第6期77-84,共8页
针对船舶设计管理中因数据表单存储形式多样而引发的设计数据分散、过程状态难以跟踪、跨专业协同信息提取困难等瓶颈问题,文章开展了结构化查询语言智能体(Structured Query Language Agent,SQL Agent)系统在船舶设计管理场景下的应用... 针对船舶设计管理中因数据表单存储形式多样而引发的设计数据分散、过程状态难以跟踪、跨专业协同信息提取困难等瓶颈问题,文章开展了结构化查询语言智能体(Structured Query Language Agent,SQL Agent)系统在船舶设计管理场景下的应用方案设计。其中,在SQL Agent的背景知识管理方面,依托向量数据库中存储问答对与表单基本信息等方式,快速检索输入问题的相关背景知识,将其注入SQL Agent系统提示词,辅助后续SQL Agent的工具选择与信息生成。同时,文章依托业务流管理,设计SQL Agent执行过程,明确业务关键节点,提升SQL生成可靠性与准确性。文章分别开发了基于Vanna和Langgraph开发框架的SQL Agent系统,实现了船舶设计场景下的自然语言问数功能并进行了性能对比与分析,为后续进一步工程场景下的应用提供技术参考与支撑。 展开更多
关键词 向量数据库 SQL Agent 船舶设计管理 工作流管理
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增强模式链接与多生成器协同的SQL生成框架MG-SQL 认领 引用
16
作者 吴定佳 崔喆 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2026年第3期723-731,共9页
针对大语言模型(LLM)在复杂多表数据库场景下生成结构化查询语言(SQL)的局限性,提出基于多生成器协同的Text-to-SQL框架——MG-SQL(Multi-Generator SQL)。首先,针对无关模式信息导致的噪声干扰,通过生成初始SQL,并结合语义相似度检索,... 针对大语言模型(LLM)在复杂多表数据库场景下生成结构化查询语言(SQL)的局限性,提出基于多生成器协同的Text-to-SQL框架——MG-SQL(Multi-Generator SQL)。首先,针对无关模式信息导致的噪声干扰,通过生成初始SQL,并结合语义相似度检索,提出增强模式链接优化方法。其次,为提高候选SQL的质量、增强多样性,基于精简模式构建多策略协同生成框架:1)使用经验生成器检索动态示例;2)使用思维链生成器强化逻辑推理;3)使用查询计划生成器模拟数据库的执行流程;4)使用渐进生成器进行迭代优化。再次,使用投票机制对SQL进行择优。最后,进一步提出反思学习机制,通过对比生成结果与参考SQL形成反思样本,动态构建领域经验库以实现持续学习。在BIRD基准测试中的结果表明,采用轻量级GPT-4o-mini模型时,所提框架的模式链接实现了98.89%的严格召回率(SRR),有效筛除了44.91%无关列;所提框架生成的SQL的执行准确率(EX)达69.69%,有效效率分数(VES)达79.59%,超越基于GPT-4o的主流方法,验证了所提框架在复杂场景下的有效性。 展开更多
关键词 模式链接 大语言模型 Text-to-SQL 检索增强 上下文学习
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一种基于Text-to-SQL的高校业务数据智能检索方案 认领 引用
17
作者 陈文丽 胡鑫宇 +1 位作者 靳德政 高士博 《计算机时代》 2026年第5期68-73,共6页
随着高校信息化建设的不断深入,各业务系统数据规模迅速增长。然而,传统数据库查询模式依赖预定义功能接口,存在使用门槛高、响应效率低等问题,难以满足高校部分实际需求。针对上述问题,本文提出一种基于Text-to-SQL的高校业务数据智能... 随着高校信息化建设的不断深入,各业务系统数据规模迅速增长。然而,传统数据库查询模式依赖预定义功能接口,存在使用门槛高、响应效率低等问题,难以满足高校部分实际需求。针对上述问题,本文提出一种基于Text-to-SQL的高校业务数据智能检索方案。该方案基于LangChain构建自然语言交互框架,采用微调后的Qwen2.5-7B-Instruct大语言模型,并结合提示工程技术实现自然语言到结构化查询语句(SQL)的自动转换,从而完成该检索系统的私有化部署。实验结果表明,该方案在自建的高校业务数据库环境下,SQL执行准确率达62%,平均响应时间在10秒以内,能够显著提升业务人员数据获取效率。该方案为高校业务数据智能检索提供一种具有较高可行性的技术路径。 展开更多
关键词 大语言模型 微调 Text-to-SQL LangChain
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基于DeepSeek大模型的自然语言到SQL生成方法研究 认领 引用
18
作者 谢奇材 周朝虎 +2 位作者 屈亚 郑晓莉 刘世贵 《电脑知识与技术》 2026年第2期10-14,共5页
自然语言到SQL(Text-to-SQL)的转换是降低数据库使用门槛的关键技术。针对现有方法在处理复杂中文查询和语义歧义方面的挑战,文章提出一种基于DeepSeek大模型的Text-to-SQL生成方法。该方法利用DeepSeek强大的语义理解能力进行深度解析... 自然语言到SQL(Text-to-SQL)的转换是降低数据库使用门槛的关键技术。针对现有方法在处理复杂中文查询和语义歧义方面的挑战,文章提出一种基于DeepSeek大模型的Text-to-SQL生成方法。该方法利用DeepSeek强大的语义理解能力进行深度解析,并结合专为SQL语法设计的生成与优化策略,以提升转换的准确性。文章详细阐述了该方法的语义解析流程与语法生成机制,并探讨了针对语义歧义性与复杂性的应对策略。通过在公开基准数据集CSpider及自建金融数据集上的实验验证,所提方法的执行准确率分别达到89.7%和83.1%,显著优于多种基线模型。研究结果表明,该方法能够有效处理复杂的多表连接与嵌套查询,为实现高效、精准的自然语言数据库交互提供了可行解决方案。 展开更多
关键词 DeepSeek大模型 自然语言处理 SQL转换 语义识别
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SQL注入攻击检测技术研究综述 认领 引用
19
作者 管辉 袁也 《物联网技术》 2026年第15期45-48,54,共4页
SQL注入攻击广泛存在于Web应用程序中,攻击者通过此类攻击在非授权条件下不受限制地访问Web应用程序所使用的数据库,对Web应用程序安全构成了严重威胁,如何有效防御SQL注入攻击意义重大。近年来,围绕SQL注入攻击检测技术,出现了多种理... SQL注入攻击广泛存在于Web应用程序中,攻击者通过此类攻击在非授权条件下不受限制地访问Web应用程序所使用的数据库,对Web应用程序安全构成了严重威胁,如何有效防御SQL注入攻击意义重大。近年来,围绕SQL注入攻击检测技术,出现了多种理论成果和实用工具,为了厘清研究现状和未来发展方向,文中广泛调研了相关领域研究进展,对SQL注入攻击检测技术的已有研究成果进行了系统梳理,主要对比了基于规则匹配的传统检测方法与基于机器学习、深度学习的人工智能检测方法,分析了各自的技术原理和性能表现,并探讨了其在不同环境下的适用性。对比结果显示,传统检测方法复杂度低、系统开销低,但是缺乏对未知攻击的泛化检测能力;人工智能检测方法自适应性强、检测效率高,但是易受对抗样本干扰。未来检测技术应聚焦于引入可解释人工智能以提升信任度,加强对新型协议注入风险的上下文感知能力,并构建集静态分析、实时监测与威胁情报于一体的自适应混合防御体系,从而实现更智能、全面的安全防护。 展开更多
关键词 Web应用安全 数据库安全 SQL注入攻击检测技术 规则匹配 机器学习 深度学习 可解释人工智能
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面向研究生招生咨询的中文Text-to-SQL模型 认领 引用 被引量：2
20
作者 王庆丰 李旭 +1 位作者 姚春龙 程腾腾 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2025年第3期362-368,共7页
研究生招生咨询是一种具有代表性的短时间高频次问答应用场景。针对现有基于词向量等方法的招生问答系统返回答案不够精确,以及每年需要更新问题库的问题,引入了基于文本转结构化查询语言(Text-to-SQL)技术的RESDSQL模型,可将自然语言... 研究生招生咨询是一种具有代表性的短时间高频次问答应用场景。针对现有基于词向量等方法的招生问答系统返回答案不够精确,以及每年需要更新问题库的问题,引入了基于文本转结构化查询语言(Text-to-SQL)技术的RESDSQL模型,可将自然语言问题转化为SQL语句后到结构化数据库中查询答案并返回。搜集了研究生招生场景中的高频咨询问题,根据3所高校真实招生数据,构建问题与SQL语句模板,通过填充模板的方式构建数据集,共有训练集1501条、测试集386条。将RESDSQL的RoBERTa模型替换为具有更强多语言生成能力的XLM-RoBERTa模型、T5模型替换为mT5模型,并在目标领域数据集上进行微调,在招生领域问题上取得了较高的准确率,在mT5-large模型上执行正确率为0.95,精确匹配率为1。与基于ChatGPT3.5模型、使用零样本提示的C3SQL方法对比,该模型性能与成本均更优。 展开更多
关键词 中文文本转结构化查询语言 自然语言查询 中文SQL语句生成 预训练模型 Text-to-SQL数据集
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