Awesome-Text2SQL

一站式搞定自然语言转SQL，从入门到实战资源全在这

Awesome-Text2SQL 是一个精选的资源合集，专注于大语言模型在 Text2SQL、Text2DSL、Text2API、Text2Vis 等领域的应用。它汇集了教程、论文、工具、数据集和实战案例，帮助开发者快速了解如何将自然语言转换为结构化查询或可视化指令。该项目解决了从自然语言到数据库查询、领域特定语言、API 调用和可视化生成的转化难题，为研究人员和工程师提供了系统性的学习路径和参考资源。核心能力包括对最新模型、框架和方法的追踪，以及分类整理便于检索。

开源 free 开源模型

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 3761

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类开源模型

开发团队eosphoros-ai

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/eosphoros-ai/Awesome-Text2SQL

定价模式free

价格说明开源资源合集，MIT 许可证，完全免费，无付费版本。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言

技术栈/模型ai,awesome,datset,deep-learning,finetuning,hacktoberfest,hacktoberfest2024,llm,nl-to-sql,nl2sql,nlp,survey,test,text-to-sql,text2api,text2dsl,text2sql

GitHub 星标★ 3761

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-09-04 00:00:00

最近更新2026-09-22 00:00:00

维护状态低维护

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数2

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：库/依赖 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

可访问 GitHub 的网络环境
已安装 Git（用于克隆仓库）
任意文本编辑器或 Markdown 阅读器
浏览器（用于打开 README 中的外部论文、榜单与工具链接）

安装与启动步骤

1克隆资源仓库

把仓库整体拉到本地，方便离线查阅 README 与各个子文档，避免网页端翻找。
```
git clone https://github.com/eosphoros-ai/Awesome-Text2SQL.git
```
2进入目录看总览

进入仓库后打开 README.md 或中文版 README.zh.md，按 Leaderboard 与分类目录了解资源结构。
```
cd Awesome-Text2SQL
```
3按主题查阅子文档

README 将内容拆分为 Text2DSL.md、Text2API.md、Text2Vis.md 等文件，按研究或工程方向逐个打开阅读。
4阅读贡献指南

若想补充资源或纠错，先看 CONTRIBUTING.md 的说明，按其指引提交 PR。

如何确认成功

克隆完成后，本地目录内能看到 README.md、README.zh.md、Text2DSL.md、Text2API.md、Text2Vis.md 和 CONTRIBUTING.md 等文件。

常见问题

Q：这个项目需要安装依赖或启动服务吗？

A：不需要。它是精选资源合集，README 只提供教程、论文、工具、数据集和实战案例的索引，没有提供任何安装或运行命令。

Q：中文文档在哪里？

A：README 顶部提供语言切换，README.zh.md 为中文版，README.md 为英文版，两者内容对应。

Q：想引用该项目的研究成果，应参考哪篇论文？

A：README 顶部给出了论文链接 https://arxiv.org/abs/2406.11434，可在该页面获取完整引用信息。

Q：如何向仓库贡献资源？

A：按 README 的 How to Contribute 指引，先阅读 CONTRIBUTING.md 中的详细规范，再提交你的资源或修正。

注意事项

本项目不是可部署软件，而是一个 awesome 类资源列表仓库，不存在安装、启动或端口配置。
README 未提供任何安装命令，以上步骤仅为查阅资源所需的通用准备动作。
榜单数据来自 WikiSQL、Spider、BIRD 等外部评测页面，指标口径以其官方页面为准。
部分资源链接指向外部站点，访问时需要良好的网络环境。

核心亮点

资源分类清晰，覆盖 Text2SQL、Text2DSL、Text2API 等多个方向，便于按需查阅
持续更新，收录了最新的论文、模型和工具，紧跟领域前沿
提供大量实战教程和案例，对初学者友好，能快速上手

不足之处

部分资源链接可能失效，需要维护更新
内容以链接和列表为主，缺乏深度解读和对比分析

适用场景

研究人员快速调研 Text2SQL 领域现状和趋势
开发者寻找现成工具或模型，实现自然语言查询数据库
初学者系统学习自然语言转 SQL 的技术路线

替代项目

sqlcoder、vanna、text2sql-gpt

项目介绍

Awesome-Text2SQL 是搜索知识领域的开源项目，由 eosphoros-ai 开发，2023 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（3,761）位列前 30%，在搜索知识分类的 585 个项目里位列前 12%。

近 42 天，它的 GitHub 星标从 3,732 增加到 3,761，净增 29。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-22。开源资源合集，MIT 许可证，完全免费，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：研究人员快速调研Text2SQL领域现状和趋势。同类可对比的替代方案包括 sqlcoder、vanna、text2sql-gpt。

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