RubikSQL: Lifelong Learning Agentic Knowledge Base as an Industrial NL2SQL System

📄 arXiv: 2508.17590v1 📥 PDF

作者: Zui Chen, Han Li, Xinhao Zhang, Xiaoyu Chen, Chunyin Dong, Yifeng Wang, Xin Cai, Su Zhang, Ziqi Li, Chi Ding, Jinxu Li, Shuai Wang, Dousheng Zhao, Sanhai Gao, Guangyi Liu

分类: cs.DB, cs.AI, cs.CL, cs.MA

发布日期: 2025-08-25

备注: 18 pages, 3 figures, 3 tables, to be submitted to VLDB 2026 (PVLDB Volume 19)

💡 一句话要点

提出RubikSQL以解决工业NL2SQL中的隐式意图和领域术语问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: NL2SQL 终身学习 知识库 多代理系统 SQL生成 工业应用 智能规则挖掘

📋 核心要点

  1. 现有NL2SQL方法在处理隐式意图和领域特定术语时存在不足，难以满足工业应用需求。
  2. RubikSQL将NL2SQL视为终身学习任务，通过知识库维护和SQL生成相结合的方式来解决问题。
  3. RubikSQL在KaggleDBQA和BIRD Mini-Dev数据集上取得了最先进的性能，展示了其有效性和实用性。

📝 摘要（中文）

我们提出了RubikSQL，这是一种新颖的NL2SQL系统，旨在解决现实世界企业级NL2SQL中的关键挑战，如隐式意图和领域特定术语。RubikSQL将NL2SQL框架视为一种终身学习任务，要求同时进行知识库（KB）维护和SQL生成。RubikSQL通过数据库分析、结构化信息提取、智能规则挖掘和基于思维链（CoT）增强的SQL分析等技术系统性地构建和完善其知识库。随后，RubikSQL采用多代理工作流利用这一精心策划的知识库，生成准确的SQL。RubikSQL在KaggleDBQA和BIRD Mini-Dev数据集上实现了最先进的性能。最后，我们发布了RubikBench基准，这是一个专门设计用于捕捉工业NL2SQL场景重要特征的新基准，为未来研究提供了宝贵资源。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决工业NL2SQL系统中隐式意图和领域特定术语的处理问题。现有方法往往无法有效理解用户的真实意图，导致生成的SQL不准确或不相关。

核心思路：RubikSQL通过将NL2SQL任务视为终身学习，强调知识库的动态维护与SQL生成的结合，旨在提升系统的适应性和准确性。

技术框架：RubikSQL的整体架构包括多个模块：数据库分析、结构化信息提取、智能规则挖掘和基于思维链的SQL分析。通过这些模块，系统能够不断更新和优化其知识库，并生成高质量的SQL查询。

关键创新：RubikSQL的主要创新在于其将NL2SQL任务与终身学习相结合，采用多代理工作流来利用知识库，显著提升了生成SQL的准确性和适应性。与传统方法相比，RubikSQL在处理复杂查询时表现更为优越。

关键设计：在设计上，RubikSQL采用了多种技术细节，包括动态知识库更新机制、基于规则的智能挖掘方法，以及思维链增强的SQL分析策略，这些设计共同促进了系统的高效性和准确性。

📊 实验亮点

RubikSQL在KaggleDBQA和BIRD Mini-Dev数据集上实现了最先进的性能，具体表现为在SQL生成准确性上提升了XX%，相较于基线方法有显著的改进，展示了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

RubikSQL的潜在应用场景包括企业数据分析、智能客服系统和商业智能工具等。其能够有效处理复杂的SQL查询，帮助企业快速获取所需信息，提升决策效率。未来，RubikSQL可能在更多领域中得到应用，推动NL2SQL技术的发展。

📄 摘要（原文）

We present RubikSQL, a novel NL2SQL system designed to address key challenges in real-world enterprise-level NL2SQL, such as implicit intents and domain-specific terminology. RubikSQL frames NL2SQL as a lifelong learning task, demanding both Knowledge Base (KB) maintenance and SQL generation. RubikSQL systematically builds and refines its KB through techniques including database profiling, structured information extraction, agentic rule mining, and Chain-of-Thought (CoT)-enhanced SQL profiling. RubikSQL then employs a multi-agent workflow to leverage this curated KB, generating accurate SQLs. RubikSQL achieves SOTA performance on both the KaggleDBQA and BIRD Mini-Dev datasets. Finally, we release the RubikBench benchmark, a new benchmark specifically designed to capture vital traits of industrial NL2SQL scenarios, providing a valuable resource for future research.