# 赛题08：面向多源异构数据源的统一查询指令生成

## 赛题详细信息

本赛题面向多源异构数据环境下的查询需求，构建高仿真查询指令生成数据集，要求参赛者在无指定目标数据源的前提下，根据专业性强、业务逻辑复杂的自然语言问题，完成意图解析、数据源路由、推理构建与查询指令生成的全链路任务。
涉及多源库表协同、联邦查询规划、跨年度查询、流式数据时空查询、异构查询语言生成及轻量化部署约束等多重挑战。
考察开源大模型在复杂真实业务环境中精确生成查询指令的综合能力，推动 Text-to-Query 任务范式在数据中台的落地应用。

## 技术路线分析

九、赛题08：多源异构数据统一查询生成

这个题也是我非常推荐的。

不要把它简单理解成 Text-to-SQL。

真正任务是：

Natural Language
 ↓
Intent Understanding
 ↓
Data Source Routing
 ↓
Schema Linking
 ↓
Query Planning
 ↓
Query Generation
 ↓
Validation

所以更准确地说：

Text-to-Query Agent

### 1. 第一步：数据源路由

题目最关键的一句话是：

无指定目标数据源。

因此首先：

Query→Database
i


例如：

问题
 ↓
Router
 ├→ DB1
 ├→ DB2
 ├→ Stream
 └→ Spatial DB

这个步骤如果错：

后面 SQL 再正确也没用。

### 2. 第二步：Schema Linking

问题：

查询 2024 年 A 地区销售额最高的产品。

需要找到：

sales_table
region
year
product_id
amount

因此：

NL→Tables→Columns
### 3. 第三步：Query Planning

复杂问题不要一步 SQL。

应该：

Question
 ↓
Logical Plan
 ↓
Sub-query 1
Sub-query 2
Join
Aggregate
Filter
 ↓
Query

也就是：

Planner → Coder

### 4. 第四步：不同 Query Language

根据官方最终给出的语言集合分别生成。

可能涉及的范式包括：

SQL
Graph Query
Time-series Query
Streaming Query
Spatial Query

不要训练：

一个模型直接全部生成。

更好的结构：

Intent
 ↓
Router
 ↓
Dialect Adapter
 ↓
Query
### 5. 第五步：Execution Feedback

非常重要：

Generated Query
 ↓
Parser
 ↓
Execute
 ↓
Error
 ↓
LLM Repair
 ↓
Execute Again

形成：

Generate → Execute → Critique → Repair

这通常是 Text-to-SQL 很强的提分方式。

### 6. 2025—2026 的发展情况

现实世界 Text-to-SQL 现在已经从：

NL → SQL

发展为：

Schema Retrieval + Planning + Tool Use + Generation + Execution Correction

Spider 2.0 很能说明问题：数据库可以包含上千字段、不同 SQL dialect、项目级代码和复杂工作流。早期测试中，基于强推理模型的 agent 框架也只解决约 17% 的 Spider 2.0 完整任务，说明真实企业级 Text-to-SQL 远没有被解决。

2025 EMNLP 的 LinkAlign 更是和你这个赛题高度吻合，其明确把大型多数据库 Text-to-SQL 拆成：

Database Retrieval

Schema Item Grounding

SQL Generation

并针对数千字段环境做多轮语义检索。

ICLR 2025 的 ROUTE 则使用：

schema linking

SQL generation

error correction

多任务训练

增强开源 LLM 的 Text-to-SQL 能力。
proceedings.iclr.cc

AAAI 2025 的 SQLFixAgent 又进一步使用多 Agent：

Reviewer
 ↓
Candidate Generator
 ↓
Refiner

进行 SQL 语义修复。

所以这个赛题技术资料非常丰富。

### 7. 轻量化怎么解决

赛题特别写了：

轻量化部署。

这个反而是一个非常好的创新点。

可以：

Teacher

30B / 70B reasoning model

生成：

reasoning

SQL

corrections

schema links

↓

蒸馏到：

Student

7B / 14B

再：

LoRA

QLoRA

INT4

最后得到：

小模型 + Agent Pipeline

而不是依赖巨大模型。

### 8. 我认为一个很强的比赛架构
                 ┌→ DB Retriever
Question → Intent│
                 └→ Query Type
                       ↓
                 Schema Retriever
                       ↓
                    Planner
                       ↓
                    Coder
                       ↓
                    Execute
                       ↓
                    Critic
                       ↓
                    Repair

然后进行：

SFT

再做：

Preference/RL

优化 execution accuracy。

评价

优势非常明显：

baseline 很好找

开源模型丰富

指标一般比较清楚

不需要视觉大模型

ablation 好做

Agent 很适合答辩

工程创新和算法创新都能做

推荐度
9.2/10

大模型团队我会优先选这个。

## 相关论文与开源项目

- [LinkAlign: Scalable Schema Linking for Real-World Large-Scale Multi-Database Text-to-SQL](https://aclanthology.org/2025.emnlp-main.51/)（EMNLP 2025）：处理数据库检索和 schema item grounding；[官方代码](https://github.com/Satissss/LinkAlign)。
- [Spider 2.0](https://spider2-sql.github.io/)：面向真实企业数据库工作流的 benchmark，涵盖 BigQuery、Snowflake、复杂元数据与超大 schema；[官方代码](https://github.com/xlang-ai/Spider2)。

建议起点：`LinkAlign + Spider 2.0 + 开源 LLM + 执行反馈`，系统链路为 `Router → Schema Retriever → Planner → Query Generator → Executor → Repair`。