NL2SQL的任务是将自然语言问题转换为SQL查询，以便从数据库中获取答案。现有LLM来指导SQL生成的方法在处理大型数据库和复杂多表查询时存在挑战，尤其是在处理冗余信息和提高提示工程效率方面。
Table-Retriever：检索与问题最相关的表格。 Column-Retriever：在检索到的表格中进一步检索相关列。 SQL-Skeleton-Retriever：搜索具有相似SQL骨架的少量示例，并将SQL骨架引入示例组织，以增强上下文学习过程。
(a) 表格检索器的工作流程。该模块计算问题与表格之间的相似度，并检索与问题高度相关的表格。(b) 表格检索器的框架。使用BERT分别对问题和表格进行编码，并使用基于MaxSim的后期交互来计算相似度得分。
(a) 列检索器的工作流程。该模块检索与问题高度相关的列。(b) 列检索器的框架。
(a) SQL骨架检索器的工作流程。 (b) SQL骨架检索器的框架。
https://arxiv.org/pdf/2407.08273RB-SQL: A Retrieval-based LLM Framework for Text-to-SQLprompt：https://anonymous.4open.science/r/Anonymize-A5E7/prompt_case.txt
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