一种将自然语言文本转换为结构化查询语言的方法

本发明属于人工智能与自然语言处理技术领域，具体说是一种将自然语言文本转换为结构化查询语言的方法，包括以下步骤：初始化两个功能相同但架构或规模不同的大语言模型，分别基于输入的自然语言查询和数据库表结构信息，采用思维链方式独立生成初始推理过程和SQL语句；将两者的推理过程和SQL语句互换并进行交叉批判，生成结构化批判意见；模型根据对方批判意见对自身推理和SQL语句进行迭代修正优化；输出最终SQL语句并尝试执行；若均失败则触发执行错误的最终修正。本发明采用双模型交叉批判与迭代优化机制，在无需额外训练或微调的情况下，有效提升了复杂SQL生成的准确性与鲁棒性，并兼顾资源效率，具有良好的通用性与扩展性。