论文核心信息 论文标题： Interactive-T2S: Multi-Turn Interactions for Text-to-SQL with Large Language Models 论文链接： https://arxiv.org/abs/2408.11062v1 Text-to-SQL 技术的 核心价值与现实挑战 作者 | 作业帮技术团队 审校 | 蔡芳芳 本论文由北京大学与作业帮教育科技（北京）有限公司联合研发，核心团队长期深耕自然语言处理与 数据库交互领域，聚焦大语言模型（LLMs）在结构化数据查询中的落地痛点，文章已入选国际顶会 CIKM2025（第 34 届信息与知识管理国际会议）。对比传统工作中将大型语言模型（LLM）看作一 个一次性生成完整 SQL 代码的翻译器，本文将其塑造成一个能够与数据库进行多轮、迭代式交互的 智能代理（Agent） 。这个代理通过一系列"思考 - 行动 - 观察"的循环，逐步分解问题、搜集信息、 构建并最终执行 SQL 查询，从而有效解决了现有方法在处理复杂、宽表（列数非常多）数据库时的 低效率和资源限制问题。 作者团队： Guanming Xiong （北京大 ...