ZAS-SQL：从失败中提炼规则以实现零样本文本到 SQL 转换

针对现有零样本文本转 SQL 方法缺乏有效生成约束的问题，本文提出 ZAS-SQL 框架。该方法观察到 LLM 失败具有系统性模式，通过映射 - 归约流程从失败案例中提炼核心生成规则。框架包含知识增强的模式表示、规则驱动的结构化推理及执行引导的早期停止三个模块。实验表明，其在 Spider 数据集上刷新了零样本最先进记录，优于多种基于 GPT-4 的少样本及微调方法，并展现出良好的跨域泛化性与模型通用性。