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摘要

LLM 通过 Text-to-SQL 普及数据库访问，但生产落地仍困难。Tahoe 将提示优化视为动态数据管理问题。

计算机科学 > 数据库

[提交于 2026 年 6 月 10 日]

标题：TAHOE：基于经验的自动提示优化 Text-to-SQL

摘要：大型语言模型（LLMs）通过 Text-to-SQL 普及了数据库访问，但从原型走向生产仍然困难。实际部署必须处理严格的 SQL 方言、海量模式以及不断演变的用户偏好，而监督式微调成本高且僵硬，智能体式测试时扩展也十分昂贵。我们提出 Tahoe，这是一个将提示优化视为动态数据管理问题的系统。Tahoe 在开发和部署阶段使用错误驱动的提示学习流水线，将调试轨迹整合为结构化的 Hint Bank。编译器反馈被提炼为可复用的 Syntax Hints，用于方言特定规则；执行反馈和用户反馈则被转换为 Semantic Hints，用于模式和用户特定逻辑。Tahoe 进一步引入 Strategy Layer，将相互冲突的用户意图建模为共享自然条件下的竞争策略

Subjects: 数据库（cs.DB）; Artificial Intelligence (cs.AI) Cite as: arXiv:2606.12387 [cs.DB] (or arXiv:2606.12387v1 [cs.DB] for this version) https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.12387

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From: Zhiyi Chen [view email]
[v1] Wed, 10 Jun 2026 17:52:15 UTC (137 KB)

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