Bài báo này đề xuất khuôn khổ CRED-SQL để cải thiện độ chính xác của các hệ thống Text-to-SQL, chuyển đổi các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên (NLQ) thành các truy vấn SQL trong các cơ sở dữ liệu quy mô lớn. Các hệ thống Text-to-SQL hiện tại gặp phải tình trạng kém chính xác do lỗi khớp lược đồ và trôi dạt ngữ nghĩa do các thuộc tính ngữ nghĩa tương tự trong các cơ sở dữ liệu lớn. CRED-SQL giải quyết vấn đề không khớp lược đồ này bằng cách xác định chính xác các bảng và cột liên quan đến NLQ thông qua tìm kiếm lược đồ quy mô lớn dựa trên cụm. Hơn nữa, bằng cách giới thiệu Ngôn ngữ mô tả thực thi (EDL), một ngôn ngữ biểu diễn trung gian giữa NLQ và SQL, CRED-SQL phân tách nhiệm vụ thành hai bước: Text-to-EDL và EDL-to-SQL. Sự phân tách này tận dụng khả năng suy luận mạnh mẽ của LLM đồng thời giảm trôi dạt ngữ nghĩa. Kết quả thử nghiệm trên hai điểm chuẩn liên miền quy mô lớn, SpiderUnion và BirdUnion, chứng minh tính hiệu quả và khả năng mở rộng của CRED-SQL bằng cách đạt được hiệu suất tiên tiến.
