SEMA-SQL：用LLM语义算子扩展关系代数，自动生成混合查询

传统SQL无法处理实体语义匹配、非结构化文本分析等需求，而现有语义算子系统虽引入LLM能力，却要求用户手动编排查询管线。SEMA-SQL提出混合关系代数（HRA），将关系算子与LLM用户自定义函数（UDF）统一为声明式抽象，系统自动完成三件事：通过上下文学习生成含自然语言规格说明的HRA查询、基于代价的变换与UDF重写进行优化、以及通过智能批处理将语义连接中的LLM调用量平均减少93%。实验表明该方法显著扩展了查询能力。