自然言語からSQLへの変換（NL2SQL）技術は急速に発展しており、自然言語処理（NLP）分野における重要なイノベーションとなっています。この技術により、ユーザーは自然言語によるクエリを構造化照会言語（SQL）文に変換できるようになり、技術的なバックグラウンドを持たないユーザーでも複雑なデータベースとのやり取りが容易になり、貴重な情報を取得できるようになります。NL2SQL技術は、様々な業界における大規模データベースへの新たな扉を開き、業務効率と意思決定能力の向上に貢献します。しかし、NL2SQLの

テキストからSQLへの変換技術は、一般ユーザーが自然言語でデータベースを簡単にクエリできるようにしますが、複雑なデータベース構造に直面すると、SQLコマンドへの正確な変換が困難になります。華南理工大学と清華大学の研究チームは、このプロセスの精度を向上させることを目的とした新しい手法、MAG-SQL（マルチエージェント生成モデル）を提案しました。MAG-SQLは、「ソフトパターンリンカー」、「目標条件デコンポーザー」、「サブSQLジェネレーター」、「サブSQL修正器」など、複数のエージェントが連携して動作します。