GRIPS：SQL生成前的接地信息实证研究

GRIPS在生成SQL前显式接地信息，多数设置下提升准确率并减少token。

资讯摘要

论文研究Text-to-SQL在生成SQL前将问题提及链接到错误表、列、值或关系而导致的接地错误，并在TempTabQA-C与BIRD上审计发现此类错误是SQL Static失败中最大的一类。作者提出三阶段方法GRIPS，在查询生成前显式给出结构化预SQL信息；在GPT-5-nano与Llama-70B上，GRIPS-Adaptive在20个设置中的18个优于SQL Static，平均准确率提升11.8个百分点，模型调用token用量减少47.8%。受控分析显示，增加更多预SQL信息并不一定持续带来帮助。

要点速读

1. 审计显示接地错误是TempTabQA-C和BIRD上SQL Static失败的最大类别
2. GRIPS-Adaptive在20个设置中18个优于SQL Static，平均准确率提升11.8个百分点，token用量减少47.8%
3. 作者报告增加更多预SQL信息并不稳定提升SQL生成效果

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采集于 2026/11/4 08:00:28（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。