OmniSQL 是 开源文本到 SQL 模型，自然语言高效转换为 SQL 查询语句

OmniSQL 是开源的文本到 SQL 模型，将自然语言问题高效转换为 SQL 查询语句。通过创新的数据合成框架生成了全球首个百万量级的文本到 SQL 数据集 SynSQL-2.5M，包含 250 万条高质量样本，覆盖 16,000 余个跨领域数据库，样本涵盖多种复杂度层级和语言风格。OmniSQL 提供 7B、14B 和 32B 三种参数规模，不同规模适配不同算力需求，从个人开发到企业级应用，都能找到合适版本，微调过程中融合了 Spider 和 BIRD 的高质量标注数据。

OmniSQL的主要功能

• 文本到SQL转换：OmniSQL能理解用户以自然语言形式提出的问题，转换为对应的SQL查询语句。
• 支持多种数据库和复杂查询：OmniSQL支持多种数据库类型，能处理从简单单表查询到复杂的多表连接、子查询、函数调用以及公共表表达式（CTE）等各种复杂度层级的SQL查询。
• 提供思维链解决方案：除了生成SQL查询语句外，OmniSQL会为每个样本提供一个思维链解决方案。这个思维链展示了从理解自然语言问题到生成SQL查询的逻辑推理过程，有助于用户更好地理解模型的决策路径，同时也便于开发者对模型进行调试和优化。
• 多模型版本选择：OmniSQL提供了三种不同大小的模型版本，分别是7B、14B和32B。用户可以根据自己的实际需求和计算资源情况选择合适的模型版本。不同规模的模型在性能和资源消耗之间进行了平衡，较小的模型运行速度更快、资源占用更少，较大的模型则可能在某些复杂查询场景下表现更好。

OmniSQL的技术原理

• 数据库自动生成：OmniSQL分析网络表格，推断业务场景，借助大语言模型自动构建含多表关系、主外键约束的数据库结构。采用增强策略，增加列数、优化结构，让生成的数据库更贴合实际应用。
• 复杂度感知的SQL查询生成：定义四个复杂度等级，结合SQLite函数库，如聚合函数（SUM、AVG等）、窗口函数（ROW_NUMBER、RANK等），生成各类SQL查询。能依用户问题智能选择复杂度等级，给出合适查询语句。
• 风格化问题反向翻译：采用SQL-to-Question策略，将SQL查询反向译为9种语言风格的自然语言问题，经语义分析确保翻译前后语义一致，提升自然语言与SQL转换效率和准确性，适应不同用户语言习惯。
• CoT解决方案合成：通过逐步推理生成器，为样本添加中间推导步骤。训练时，模型学习问题到SQL的转换，也学习每步推理逻辑，提高推理准确性与可靠性，向用户展示透明推理过程，增强信任。
• 大规模数据合成与训练：OmniSQL基于其数据合成框架生成了大规模的高质量训练数据集SynSQL-2.5M。数据集包含超过250万条样本，覆盖了16,000余个跨领域的数据库。通过在如此大规模且多样化的数据集上进行训练，OmniSQL能学习到不同领域、不同风格的自然语言表达与SQL查询之间的映射关系，具备更强的泛化能力和适应性。

OmniSQL的项目地址

• Github仓库：https://github.com/RUCKBReasoning/OmniSQL
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.02240

OmniSQL的应用场景

• 企业数据分析：OmniSQL 通过自然语言查询功能，让非技术人员能轻松地从数据库中获取所需信息。
• 教育领域：在 SQL 教学中，OmniSQL 的链式思考（CoT）解决方案能够帮助初学者更好地理解从自然语言问题到 SQL 查询的转换过程。教师可以用 OmniSQL 生成查询示例，让学生通过实际操作来掌握 SQL 的概念和技巧。
• 跨领域适配：OmniSQL 基于其数据合成框架，能快速生成特定领域的数据集。在医疗领域，可以生成 EHRSQL 数据集，助力医疗研究；在科研领域，可以生成 ScienceBenchmark 数据集，辅助科研数据分析。