في إطار معالجة الدور المحوري لترجمة استفسارات اللغة الطبيعية إلى أوامر SQL، نقترح مجموعة من النماذج المضغوطة والمُعَدَّلة بدقة وآليات تحسين ذاتي بهدف تمكين الوصول إلى البيانات والتحليل لها للمستخدمين غير الخبراء، مما يخفف المخاطر المرتبطة بنماذج اللغات الكبيرة ذات المصدر المغلق. بشكل خاص، قمنا ببناء مجموعة بيانات تتكون من أكثر من 20 ألف عينة لتحويل النص إلى SQL، بالإضافة إلى مجموعة بيانات التفضيلات، لتحسين الكفاءة في مجال إنشاء أوامر SQL. ولضمان صحة الرموز البرمجية بشكل أكبر، تم دمج مصحح للرموز في النموذج. حققت نظامنا DataGpt-sql دقة بنسبة 87.2٪ على spider-dev، مما يبرز فعالية حلنا في مهام تحويل النص إلى SQL. يمكن الحصول على رموزنا ومجموعات البيانات والنماذج من الرابط \url{https://github.com/CainiaoTechAi/datagpt-sql-7b}.