Text-to-SQL na Era dos Grandes Modelos de Linguagem: Fundamentos, Avaliação e o Cenário Brasileiro - Fonseca, Guilherme; C. S. Reis, Julio; Botelho, Matheus; Camara, Eduardo; Zardin, Jaide; R. Silva, Lucas; A. Simoes, Emerson; Calais, Pedro; Gonçalves, Rodrigo; Ribeiro, Gustavo; Lobato, Yago; Sene, Allan; et al. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD), 2026)
A tarefa Text-to-SQL tem avançado significativamente com o uso de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs). Apesar desse progresso, avaliações conduzidas em benchmarks tradicionais como Spider e BIRD podem superestimar a capacidade real dos modelos, conforme evidenciado por trabalhos recentes em cenários empresariais e em língua portuguesa. Este tutorial avançado apresenta, de forma sistemática, os fundamentos e o estado da arte da tarefa, cobrindo: (i) as principais abordagens baseadas em LLMs e sistemas agênticos; (ii) uma taxonomia crítica de métricas de avaliação; (iii) metodologias de construção de benchmarks; e (iv) o panorama da tarefa em português, com ênfase no contexto brasileiro.