YukiKaze1337/cn-sqlite-4b
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"content": "你是 SQLite 查询专家。用户会给你建表语句和一句中文问题，你要写出一条能回答它的 SQLite 查询。只输出 SQL，不要解释。"
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End of preview. Expand in Data Studio
cn-sqlite-sft：中文问题 → SQLite 查询的训练和评测数据
10557 条合成的「中文问题 → SQLite 查询」训练数据，全部经过执行检查和模型复核筛选，第二轮的大库难题还要过独立重答比对；附 4 个按执行结果判分的测试集（含一个训练中没出现过的行业库），以及从生成、筛选到训练、评测的全部代码。训练出的模型见 YukiKaze1337/cn-sqlite-4b。
10,557 synthetic Chinese text-to-SQL pairs, filtered by execution checks and model review (round-two hard items also by independent re-solving), plus four execution-graded test sets (one from an unseen domain) and the full pipeline.
里面有什么
| 文件 | 内容 |
|---|---|
data/train.jsonl |
训练集 10557 条，chat 格式（system / user / assistant），可以直接拿来做 SFT |
data/pairs/base.jsonl、data/new/*.jsonl |
训练集的原始形式（库名、问题、SQL），scripts/build_sft.py 用它们重建 train.jsonl |
data/test_library.jsonl、test_gym.jsonl |
测试集：图书馆、健身房，各 40 题，库很小（4-5 张表） |
data/test_hard.jsonl |
测试集：12 张表的零售库，100 题 |
data/test_transit.jsonl |
测试集：14 张表的城市公交库，64 题，这个行业不在训练数据里 |
schemas/ |
所有库的建表语句 |
data/round2/ |
第二轮数据的筛选记录：每道题的盲答结果和判定（blind.jsonl）、口语改写（rewrite.jsonl） |
scripts/、run_all.sh |
出题、筛选、训练、评测的全部代码，见 RUNBOOK.md |
results/ |
每轮评测的明细和汇总表 |
data/ablation/ |
消融实验的训练集：不做盲答筛选（train_nofilter.jsonl）、不加口语改写（train_nopara.jsonl），以及未经盲答筛选的第二轮原题（r2_unfiltered.jsonl） |
data/round2/audit_gold_suspect.jsonl |
30 道被盲答筛掉的题的人工审查：原答案、两份盲答、判断和理由 |
results/paper/ |
补充实验的逐题明细：换种子重训、两个消融、CSpider 上 9 组评测、固定日期重判结果 |
数据是怎么来的
全部是合成数据，没有爬取，也没有真人信息。生成流程由作者设计：
- 作者手写了 8 个业务库的表结构，其余的库由 DeepSeek 按要求生成（31 个库，4-15 张表）
- 作者制定出题规范（题型配比、难度、问法要求、SQL 写法要求）；问题和 SQL 由 DeepSeek 按规范生成
- 每道题要过几道关卡：
- SQL 在建表语句上能跑通
- 在按列类型和题目字面量现生成的 5 份数据上执行，查不出任何东西的丢掉
- 让 DeepSeek 不看答案独立重答一遍（对不上再用推理模型答一遍），执行结果对得上才留。第二轮的 2025 道大库难题，这一步留下了 1349 道
- 口语改写后再盲答一遍，结果和原答案一致才算意思没变
train.jsonl 里 80% 的样本在问题前附了「部分字段的取值」（状态、类型等分类字段在库里有哪些值），格式见 scripts/prompt.py。
测试集
- 测试集里的库都不在训练数据里，
build_sft.py构建时会检查 test_hard的 100 题里 82 题、test_transit的 64 题由 Claude 编写，没有参与训练数据的设计；test_hard其余 18 题和两个小测试集来自早期版本，Claude 修正过其中几道题的标准答案和问法- 判分只看执行结果：在
scripts/seed_suite.py现生成的 5 份数据上，结果都和标准答案一样才算对（scripts/eval.py）
局限
- 库和问题都是合成的，表名列名大多是规整的英文，问题比真实用户问得清楚
- 题目和 SQL 来自同一个模型，它容易犯的错（比如一对多连接后重复计算）可能有少量漏过了筛选
- 只有 SQLite 方言；
RIGHT JOIN/FULL JOIN被刻意排除在训练数据外（老版本 SQLite 不支持）
许可
数据和代码 MIT。
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Models trained or fine-tuned on YukiKaze1337/cn-sqlite-sft