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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利一种基于大语言模型的NL2SQL生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120910089B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511454260.0，技术领域涉及：G06F16/2452；该发明授权一种基于大语言模型的NL2SQL生成方法是由赵志刚;王庆瀚;李响;李传涛;王春晓;李锦涛;马江霖;张杨;杨文惠;张广东;刘言设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的NL2SQL生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，尤其是提供了一种基于大语言模型的NL2SQL生成方法。该方法包括结合语义映射、历史查询日志、外部模式链接三个维度，进行SQL模式定位；构建融合分层筛选与对比学习的样例；基于候选SQL与多维度置信融合，生成多条候选SQL并对其进行交叉验证，该方法提高了识别的准确率，降低了语法结构的错误率，并提升了查询结果的可靠性。

本发明授权一种基于大语言模型的NL2SQL生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的NL2SQL生成方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1、结合语义映射、历史查询日志、外部模式链接三个维度，进行SQL模式定位； 步骤2、基于步骤1，构建融合分层筛选与对比学习的样例； 步骤3、根据步骤2，基于候选SQL与多维度置信融合，生成多条候选SQL并对其进行交叉验证； 所述步骤1包括： a、语义映射：针对用户输入与数据库物理结构存在差异的表达，构建领域专用词典，将用户原始查询中的模糊表达转化为标准语义表述； b、历史查询日志：为应对上下文依赖型查询，维护一个历史查询日志，用于存储用户会话中的语义意图； 历史查询日志的使用策略，当模型识别用户输入存在信息缺失，系统将检索历史查询日志，结合上次查询，推断当前意图进行语义补全； 历史查询日志的存储策略，存储经过语义映射与语义补全的表述，当一次正确查询结束后，同时存储本次查询到的表结构信息； c、外部模式链接：以语义优先、拓展为辅、动态校准为原则； 首先对表结构及业务描述信息编码，存储到向量数据库，从向量数据库取用户语义相似度最高的表作为主核心表；其次利用知识图谱，从主核心表出发，扩展潜在相关表；最后通过业务反馈动态优化权重，及时更新历史记录日志及知识图谱； 所述步骤2包括： h、分层筛选，样例覆盖不同业务场景、复杂度及SQL结构，数据来自历史生产环境中执行成功的SQL语句、公开数据集，按查询复杂度分类，分别对查询描述编码和SQL关键字编码，存入向量数据库； 将历史日志或公开数据集里的数据编码到向量数据库，根据问题的复杂度动态调整检索权重：简单问题侧重文本相似，通过文本检索相似案例；复杂问题侧重SQL结构相似和元数据匹配，通过关键字检索相似SQL结构表述； i、对比学习，通过加入错误样例及其修正逻辑，检索与当前问题相似且生成错误的SQL，在Prompt中注明错误原因，通过样例对比，以增强模型在SQL层面的理解； 所述步骤3包括： 首先通过大语言模型LLM对经过语义映射和语义补全的输入生成N条语义相似表达；随后，基于每条相似表达进行N次独立SQL生成；之后，从三个维度进行评估，三个维度分别为执行一致性、模型结果输出可信度、语义对齐度；最终，通过加权融合上述三个维度的得分，计算每条候选SQL的综合置信度，并选择得分最高的SQL作为输出结果； 包括： 对于每个候选，其综合置信度定义为： ； 其中，且； 综合置信度中各分量公式定义为： 执行一致性：执行结果相同的SQL语句的占比，其公式为： ； 其中，、分别表示查询、的执行结果；表示一个指示函数，当条件成立时返回1，否则返回0； 模型结果输出可信度：计算token幂均值即为整条SQL语句的置信度，其公式为： ； 其中，表示模型最后一层输出的每个token经过softmax函数得到的概率值； 语义对齐度：计算候选SQL对应的相似表达与输入之间的相似度，其公式为： ； 其中，为可调节的缩放系数；表示第k条相似表达经过模型编码之后的句向量；表示输入经过模型编码之后的句向量；表示查询向量与候选向量之间的余弦相似度，其公式为： 。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区西部新城大学科技园；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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