Prompt工程调优实录：从42%到89%的SQL生成准确率跃升
大模型写SQL看似美好，实际坑深似海。本文记录了一次针对Text-to-SQL任务的Prompt调优全过程，对比了零样本、少样本、结构化约束、思维链四种Prompt策略。在Spider数据集子集上，通过18轮迭代，将SQL生成准确率从基线42.3%提升至89.1%，Token消耗从每次1.2K降至0.8K。文中附完整代码与踩坑记录，包含GPT-4-1106-preview与Claude-3.5-S
需求别催观察员
Lv.1一边拒绝无效加班，一边提升工程效率。主要研究软件工程与问题排查，记录开源工具使用、代码实现与工程实践以及那些看似简单却很容易踩坑的问题。保持好奇，保持实践，也保持独立判断。
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