---
format: "aidr-story-markdown/v1"
id: "314f23b30b1f6e9b1af9191bf81c2956a80cd0fe140b4f9ca086937121dc569b"
canonical_url: "https://aidr.today/314f23b3?lang=vi"
title: "Tái hình dung text-to-sql: một khảo sát về kiến trúc và chiến lược của LLMs"
lang: "vi"
requested_lang: "vi"
available_langs: ["en","vi"]
translation_fallback: null
fallback_fields: []
published_at: "2026-11-03T05:00:00.000Z"
category: "Research"
topics: ["llm"]
source_urls: ["https://arxiv.org/abs/2611.00171"]
summary: "Các hệ thống text-to-SQL dịch các câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên thành các truy vấn SQL có thể thực thi, dân chủ hóa việc truy cập dữ liệu quan hệ. Các phương pháp ban đầu dựa trên quy tắc thủ công và khớp mẫu, trong khi các phương pháp neural sau này giới thiệu kiến trúc encoder-decoder, liên kết schema và constrained decoding để xử lý các truy vấn phức tạp hơn. Sự xuất hiện của LLMs, tiêu biểu là các hệ thống như ReFoRCE, Agentar-Scale-SQL, Arctic-Text2SQL-R1 của Snowflake và framework XiYan-SQL module, đã thúc đẩy lĩnh vực này mạnh mẽ, đưa độ chính xác thực thi lên mức state-of-the-art mới trên các benchmark khó như Spider, Spider 2.0 và BIRD. Song song đó, các framework module phân tách tác vụ thành các sub-problem (truy xuất schema, tạo sketch, sửa chữa và xếp hạng), trong khi các agentic system điều phối nhiều agent chuyên biệt giao tiếp và phân bổ sub-task động."
---

# Tái hình dung text\-to\-sql: một khảo sát về kiến trúc và chiến lược của LLMs

> [Open the canonical story](<https://aidr.today/314f23b3?lang=vi>)

**Published:** 2026-11-03T05:00:00.000Z
**Category:** Research
**Topics:** llm

## Summary

Các hệ thống text\-to\-SQL dịch các câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên thành các truy vấn SQL có thể thực thi, dân chủ hóa việc truy cập dữ liệu quan hệ\. Các phương pháp ban đầu dựa trên quy tắc thủ công và khớp mẫu, trong khi các phương pháp neural sau này giới thiệu kiến trúc encoder\-decoder, liên kết schema và constrained decoding để xử lý các truy vấn phức tạp hơn\. Sự xuất hiện của LLMs, tiêu biểu là các hệ thống như ReFoRCE, Agentar\-Scale\-SQL, Arctic\-Text2SQL\-R1 của Snowflake và framework XiYan\-SQL module, đã thúc đẩy lĩnh vực này mạnh mẽ, đưa độ chính xác thực thi lên mức state\-of\-the\-art mới trên các benchmark khó như Spider, Spider 2\.0 và BIRD\. Song song đó, các framework module phân tách tác vụ thành các sub\-problem \(truy xuất schema, tạo sketch, sửa chữa và xếp hạng\), trong khi các agentic system điều phối nhiều agent chuyên biệt giao tiếp và phân bổ sub\-task động\.

## Sources

- [Story source](<https://arxiv.org/abs/2611.00171>)