arXiv cs.CL· Gaetano Rossiello, Alfio Gliozzo, Nandana Mihindukulasooriya, Erick Lee, Nabila Siregar, Lisa Amini·· 10 小时前AI 评分31
面向流式 Text-to-SQL 的自精炼提示词归纳方法
Self-Refining Prompt Induction for Streaming Text-to-SQL
AI 导读
研究者提出 Self-Refining Prompt Induction（SRPI），一种在模型权重固定前提下把生成失败转化为可复用方言指令的离线方法，由 Refiner 借助三个 LLM 评判器的参考反馈改写 Generator 提示词。
正文 · AI 翻译
摘要：面向流式引擎的 Text-to-SQL 助手必须处理方言特定类型、窗口规则和时间语义，包括通用提示难以处理的构造。我们提出 Self-Refining Prompt Induction（SRPI），一种离线方法，可将生成失败转化为可复用的方言指令，同时保持模型权重固定。Refiner 利用来自三个 LLM 评判器的参考条件反馈来修订 Generator 的提示；采样回归守卫检查此前的成功案例，单独的 Compressor 则缩短提示长度。推理时使用冻结的提示，不进行检索或查询修复。我们在 Confluent Cloud Flink SQL 上评估跨领域和跨模型迁移，使用由 30 个专家编写的示例作为种子的受控合成工作负载，包含 335 个归纳示例和来自留出领域的 257 个问题。同一归纳提示使七个 Generator 的平均评判分数提高了 7.1-19.2 个百分点，其中归纳模型从 85.3% 提高到 97.5%。一项单独的压缩研究将提示长度缩短了 52.7%，分数下降 0.19 个百分点。使用该归纳提示的助手已进入早期访问阶段，初步用户反馈将用于后续改进。
| 主题： | 计算与语言（cs.CL）；人工智能（cs.AI）；数据库（cs.DB） |
| 引用为： | arXiv:2611.00960 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2611.00960v1 [cs.CL] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.00960 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Gaetano Rossiello [查看电子邮件]
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2026年10月31日星期六 14:02:40 UTC（345 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org