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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种面向Text2SQL的多智能体模型自进化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121501816B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511521766.9，技术领域涉及：G06F16/242；该发明授权一种面向Text2SQL的多智能体模型自进化方法是由陈峥;崔路路设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向Text2SQL的多智能体模型自进化方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向Text2SQL的多智能体模型自进化方法，核心智能体接收来自训练与评估模块的评估结果，动态调整在由结构化查询语言SQL难度和问题风格构成的二维细粒度采样空间中的数据采样比例；生成智能体根据所述数据采样比例和数据库模式，生成由自然语言问题、SQL语句和推理链组成的候选样本；评判智能体对所述候选样本进行多维度校验，合格样本被存入SQL数据池；训练与评估模块从所述SQL数据池中采样数据，对当前Text2SQL模型参数进训练与更新，并将评估结果反馈给所述核心智能体形成闭环自进化框架。本发明提出了细粒度目标导向的演化优化策略，有效克服现有Text‑to‑SQL技术在数据生成静态化、训练调度粗糙化及模型进化受限等问题，具有突出的技术进步与应用价值。

本发明授权一种面向Text2SQL的多智能体模型自进化方法在权利要求书中公布了：1.一种面向Text2SQL的多智能体模型自进化方法，其特征在于，包括以下步骤： 采样调度步骤：核心智能体接收来自训练与评估模块的评估结果，基于所述评估结果，结合大语言模型先验分布与多臂赌博机Bandit机制，动态调整在由结构化查询语言SQL难度和问题风格构成的二维细粒度采样空间中的数据采样比例； 生成步骤：生成智能体根据所述数据采样比例和数据库模式，生成由自然语言问题、SQL语句和推理链组成的候选样本； 评判步骤：评判智能体对所述候选样本进行多维度校验，合格样本被存入SQL数据池； 训练与更新步骤：训练与评估模块从所述SQL数据池中采样数据，对当前Text2SQL模型参数进训练，更新Text2SQL模型参数，并将训练后的Text2SQL模型在基准任务集上的评估结果反馈给所述核心智能体； 通过迭代执行上述步骤，形成闭环自进化框架，实现Text2SQL模型的持续优化； 生成智能体包括SQL生成子智能体、问题生成子智能体、推理生成子智能体和重写优化子智能体； 生成步骤具体为： SQL生成子智能体依据数据库模式产出与采样目标对应的SQL语句； 问题生成子智能体根据所述SQL语句生成覆盖多种风格的自然语言问题； 推理生成子智能体构造从所述自然语言问题到所述SQL语句的初始推理链； 重写优化子智能体对初始推理链进行改写，以增强语言与逻辑的多样性； 评判智能体包括SQL评判子智能体、问题评判子智能体和推理链评判子智能体； 评判步骤具体为： SQL评判子智能体检验SQL语句的语法正确性与可执行性； 问题评判子智能体将所有候选的自然语言问题映射到向量空间，通过计算余弦相似度进行投票，选择最终的自然语言问题样本； 推理链评判子智能体执行不同候选推理链所生成的SQL语句，通过比较数据库执行结果的一致性，采用多数投票机制选择有效的推理链； 核心智能体动态调整数据采样比例的具体实现方式为： 根据下式计算细粒度采样空间中每个单元格的采样概率： ； 其中表示由大语言模型LLM推理得到单元格的先验分布，上标表示第轮迭代，为第轮迭代Bandit机制估计单元格的奖励值，和均为细粒度空间中单元格的索引值，表示某一个单元格的索引值，表示细粒度空间中各个单元格的索引值，均为权衡系数，exp为以自然常数为底的指数函数。

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