本项目是一个面向数据库多轮问答算法框架，包含了多轮Text-to-SQL数据预处理、大模型Lora微调训练和推理、多轮Text-to-SQL主流数据集评测。该框架包含了三个主要模块，一是数据库模式项提取模块，用于在多轮问答中动态提取与问题最相关的数据库模式项；二是上下文提取模块，用于提取与当前问答最相关的历史问答项；三是问题与相关模式项转化为SQL的大模型推理算法。通过三个主要模块的相互交织，能够有效提高多轮Text-to-SQL的准确率。