IESR：基于高效蒙特卡洛树搜索的模块化推理用于大语言模型文本转 SQL

针对现有文本转 SQL 方法在复杂推理、领域知识及假设性查询上的不足，本文提出 IESR 框架。该框架利用大语言模型进行关键信息理解与模式链接，解耦数学计算与 SQL 生成；集成基于蒙特卡洛树搜索的多路径推理机制并结合多数投票策略；引入轨迹一致性验证模块以确保准确性。实验表明，IESR 在 LogicCat 和 Archer 数据集上取得了最先进性能，且仅需轻量级模型无需微调，显著提升了复杂场景下的推理能力。