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本文提出了一种知识感知的Text-to-SQL框架,利用知识蒸馏在低资源环境下通过构建任务特定的知识库并生成合成训练数据来提升性能。在七个基准上的实验表明,该方法带来了显著的改进,尤其是对于开源模型。