https://spider2-sql.github.io/
Text-to-SQL（自然语言转 SQL），是 Chat2DB 的灵魂功能，也是我们倾注了最多心血的核心技术。我们始终相信，让每一个人都能通过对话与数据交流，是数据民主化的终极形态。
然而，要将一句口语化的提问，精准地转化为一段复杂的、可执行的 SQL 代码，其技术难度超乎想象。它需要模型深刻理解自然语言的模糊性、上下文的关联性，以及数据库模式（Schema）的复杂结构。
如何衡量一个 Text-to-SQL 模型能力的强弱？ 行业内有一个公认的“奥林匹克”赛场—— Spider Benchmark。
Spider 是由耶鲁大学发布的一个大规模、高难度的 Text-to-SQL 数据集。它包含了横跨 138 个不同领域的 200 个数据库，以及超过 10,000 个复杂的自然语言问题和对应的 SQL 查询。这些查询常常涉及多表 JOIN
、嵌套子查询、复杂的 WHERE
条件和聚合函数，被誉为 Text-to-SQL 领域最权威、最具挑战性的评测基准之一。
无数来自全球顶尖高校和科技巨头（如 Google, Microsoft, Salesforce）的 AI 模型，都在 Spider 榜单上激烈角逐。
而今天，我们自豪地宣布：Chat2DB 的核心 Text-to-SQL 引擎，已经成功登顶 Spider 榜单，取得了全球第一的执行准确率！
登顶 Spider 意味着什么？
极致的准确性：这意味着 Chat2DB 生成的 SQL，在面对极其复杂的业务问题时，拥有业界顶尖的准确度。您不再需要反复检查和修改 AI 生成的代码，从而极大地提升了工作效率。
深刻的理解力：无论是“查询每个部门中，在2023年之后入职且薪水高于该部门平均薪水的员工”，还是“找出至少参演过三部评价超过8分的电影的导演”，Chat2DB 都能深刻理解其中的逻辑层次和约束条件，并生成正确的查询。
强大的泛化能力：Spider 涵盖了航班、音乐、体育、医疗等各行各业的数据库。登顶榜单证明了 Chat2DB 的模型具有出色的泛化能力，无论您身处哪个行业，面对何种业务数据库，它都能快速适应并提供高质量的服务。
这一成就，不仅是 Chat2DB 团队技术实力的最佳证明，更是我们对所有用户的承诺：在 Chat2DB，您所体验到的，是世界一流的 AI 数据库交互能力。
GitHub 地址： [
https://github.com/chat2db/Chat2DB 官方地址：https://chat2db-ai.com
