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Text2SQL:自助式数据报表开发---0517

news 来源：原创 2025/7/29 22:46:10

Text2SQL技术

早期阶段：依赖于人工编写的规则模板来匹配自然语言和SQL语句之间的对应关系
机器学习阶段：采用序列到序列模型等机器学习方法来学习自然语言与SQL之间的关系
LLM阶段：借助LLM强大的语言理解和代码生成能力，利用提示工程，微调等方法将Text2SQL性能提升到新的高度
我们目前已处于LLM阶段，基于LLM 的 Text-to-saL系统会包含以下几个步骤
        自然语言理解:分析用户输入的自然语言问题，理解其意图和语义。
        模式链接: 将问题中的实体与数据库模式中的表和列进行链接。
        SQL生成:根据理解的语义和模式链接结果，生成相应的 SQL查询语句。
        SQL执行:在数据库上执行SQL查询，将结果返回给用户，（function call）

LLM模型选择

闭源模型，收费且数据上传服务器

开源模型：

Qwen72B开源天花板，但贵，会用7B比较多

横向是参数，纵向是性能，性价比看斜率

写代码Qwen-coder，CodeGeex

Function Call-->SQL执行

搭建SQL Copilot

LangChain中的SQL Agent

                SQL Agent如何通过自然语言，撰写SQL
                1)通过 sql_db_list_tables，看到数据库中的表都有哪些
                2)思考，我需要查哪张表(基于用户的Query)
                3)Action: sql_db_schema
找到对应数据表的表结构(CREATE TABLE)
                4)基于表结构，和用户的Query =>撰写SQL语句
                5)执行SQL =>得到SQL执行后的结果
                6)再思考是否能回答用户的问题

Thinking:如果表特别多的情况下，不可能把所有表结构传入大模型吧
是的，如果有10万张表，光是10万张表名，大模型都看不过来；
助手是分业务场景的，每个业务场景的表的数量就不会太多，分而治之。

Thinking:可不可以用知识库来限定使用的表结构？
一般知识库适用于保存之前查询问题的SQL语句的
Query =>SQL之间的问答对；
RAG的作用是给LLM提供开卷考试；
LLM的考试：用户给你Query，你写SQL
Thinking：如何处理自然语言中隐含的多层逻辑（如嵌套子查询，多条件连接），以此生成复杂的SQL，有什么技巧？
LLM写复杂的SQL，一般处理3张表联查是没有问题；
我们可能会有一些规则，或者存在多个使用字段表达同一个意思***
1）COMMENTS，注释
2）向量数据库，存储着过去的Query => SQL(对的答案)
Thinking：拿到数据库数据后如何保证后续的生成不影响数字的准确？
SQL执行后，得到dataframe，LLM会基于dataframe进行后续的推理
Thinking：如果SQL一直不正确，可否人工写个准确的SQL给大模型，并与问题关联，这里就可以用向量数据库

自己编写（LLM+Prompt）

Thinking:直接使用SQL+LLM会有什么问题?
1)多个相似的数据表 =>导致Langchain会尝试多次生成SQL
2)用户Prompt太宽泛 =>生成的结果，不是用户想要的
所以得给Agent配备专有的知识库，在prompt中动态完善和query相关的context

SQL+向量数据库+LLM：
向量数据库可以提供领域知识，当用户检索某个问题的时候=>从向量数据库中找到相关的内容，放到prompt中=>提升SQL查询的相关性，保留以前的答案
RAG技术（Retrieval Augmented Generational）
在prompt中增加few-shot examples
专门定制搜索工具，从向量数据库中检索到与用户query相近的知识
SQL + 向量数据库+ LLM 使用：
        如果想让LLM使用tool（可以按照某个顺序，执行完这个再执行下一个），比较有效的方式是写在prompt中，而不是在tool description中进行定义
        向量数据库的作用：
        给Prompt提供更多的context，用于LLM进行决策

CASE：保险场景SQL Copilot实战

Qwen2.5 7B或者72B CodeGeex

在这三种写法中，写法3可能是最好的，原因如下：

1. 结构清晰

写法3采用了一种正式的模板格式，将问题、输入和响应明确分开，使整个提示的逻辑非常清晰：

Question：明确指出了用户的问题。
Input：提供了数据表的建表语句（create_sql），这对于理解表结构和字段非常重要。
Response：清晰地指出了生成的 SQL 语句的位置。

这种结构化的方式可以帮助模型更好地理解任务需求，减少歧义。

2. 信息完整

写法3包含了以下关键信息：

问题描述：明确指出了用户需要解决的问题。
输入数据：提供了数据表的建表语句，帮助模型理解数据结构。
输出格式：指定了生成的 SQL 语句的位置和格式。

这种完整性使得模型能够更全面地理解任务，从而生成更准确的 SQL 查询。

3. 易于扩展

写法3的模板化设计使得它非常易于扩展。如果需要增加更多的信息或步骤，可以在模板中轻松添加新的部分。例如，如果需要增加对数据表的中文描述或其他约束条件，可以很方便地整合到模板中。

4. 可读性高

写法3的格式非常清晰，易于阅读和维护。无论对于开发人员还是模型来说，都能快速理解提示的内容和结构。

5. 减少歧义

由于写法3明确了每个部分的内容和格式，减少了模型对提示的误解。相比之下，写法1和写法2虽然也能传递必要的信息，但结构上不如写法3清晰，容易导致模型在理解上出现偏差。

对比其他写法

写法1：
- 优点：简洁，直接在提示中包含表描述。
- 缺点：缺乏结构化，模型可能难以快速定位关键信息。
写法2：
- 优点：使用了注释，提供了一定的结构。
- 缺点：信息组织不够清晰，模型可能需要更多时间来解析提示。

总结

写法3通过其清晰的结构、完整的信和高可读性，能够更有效地引导模型生成准确的 SQL 查询。这种模板化的方法不仅提高了生成结果的质量，还便于维护和扩展，因此在实际应用中可能表现最佳。

补全代码能力
Thinking：text2SQL，数据保护问题是不是解决不了，生产环境有落地吗？
在生产环境中，可以用开源模型，比如Qwen2.5-Coder

可以用云端数据库，也可以自己电脑本地搭建数据库
Thinking:如何想知道哪个大模型，用哪种格式会效果更好
开源大模型:
Qwen2.5-Coder ***，CodeGeex，SQLCoder =>代码补全大模型
prompt = f"""-- language: SQL
### Question: {query}
### Input: {create sql}
### Response:
Here is the SQL query l have generated to answer the question `{query}:
```sql
''''''

导出建表语句，创建SQL数据表的SQL语句

查询SQL数据，机器学习的建模=>Function Call，让LLM调用Function Call来执行特定的任务。

助手的结构设计：
1）为什么要划分很多助手？
因为用户的需求是多样的，数据表是多样的，Function Call也是多样的；
LLM直接来判断，选择哪个数据表，哪个FunctionCall =>比较困难，容易出错
所以划分不同的助手，每个助手有自己的业务场景(职责)，也有自己匹配的数据
表，和Function cal。这样执行起来更清晰
2)能否打造一个 all in one 助手
Step1，先打造多个助手，比如100个
Step2，all in one 助手 =>先判断调用哪个助手
相当于是一个分诊台;
query input =>给到特定的助手；

Vanna使用

Vanna工作原理：

---训练RAG模型
输入数据库的元数据（如INFORMATION_SCHEMA），DDL语句，文档或示例SQL
模型将这些信息转换为向量并存储到向量库中，用于后续检索
---生成SQL
用户提问时，系统从向量库中检索相关上下文，组装成Prompt发送给LLM
LLM生成SQL后，自动执行并返回结果（表格或图标）

Vanna使用步骤：

vanna安装
pip install vanna,可选扩展如vanna[chromadb,mysql]支持本地化部署
连接数据库
自定义run_sql方法（如MySQL需要通过mysql.connector返回Pandas DataFrame）
训练模型
通过DDL，文档或SQL示例训练，例如：
vn.train(ddl="CREATE TABLE users(id INT PRIMARY KEY,name VARCHAR(100))")
提问与查询
调用vn.ask("查询销售额最高产品")，生成并执行SQL

ask函数
作用:用户通过自然语言提问时调用此函数，它是查询的核心入口，会依次调用generate_sql、run_sq1、generate_plotly_code、get_plotly_figure四个函数来完成整个查询及可视化的过程。
工作流程:
-->首先将用户的问题转换成向量表示，然后在向量数据库中检索与问题语义最相似的DDL语句、文档和SQL查询。
-->将检索到的信息和用户的问题一起提供给LLM，生成对应的SaL查询。
-->执行生成的SQL查询，并将查询结果以表格和Plotly图表的形式返回给用户，
比如:vn.ask("查询heros表中英雄攻击力前5名的英雄")

generate sql函数
作用:根据用户输入的自然语言问题，生成对应的SQL语句。
工作流程:
调用get_similar_question_sql函数，在向量数据库中检索与问题相似的sql/question对。
在向量数据库中检索与问题相似的建表语句ddl。
调用get related ddl函数，
调用get related documentation函数，在向量数据库中检索与问题相似的文档
调用get_sql_prompt函数，结合上述检索到的信息生成prompt，然后将prompt提供给LLM，生成SQL语句。
比如:sql=vn.generate_sql("査询heros表中英雄攻击力前5名的英雄")

run_sql函数
作用:执行generate_sql函数生成的SQL语句，并返回查询结果
工作流程:将生成的SQL语句发送到连接的数据库中执行，获取并返回查询结果。
比如:
sql=vn.generate_sql("査询heros表中英雄攻击力前5名的英雄")
vn.run sql(sql)

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结构化数据库 SQL，非结构化数据库 NoSQL
SQL数据库更有前景;oracle,mysql

AI大模型的项目，要处理数据，哪种数据更有价值，更容易看到结果?
RAG 处理很多非结构化的数据，难点在什么 =>数据清洗
结构化数据的 Text2SQL，更容易看到一些结果

3种搭建Text2SQL的能力:
1)LangChain
2)Vanna
3)开源的大模型 Code大模型的使用+prompt

Thinking:缺乏含义的话，在字段的备注里面加说明
1)字段的注释
2)有时候，还需要提供一些字段值，尤其是针对分类的字段
gender = male
gender ='男’
不光是建表语句需要给到 LLM，针对提问的分类字段，也需要给到大模型

Thinking:能介绍一些非结构化的数据清洗的比较好的方法吗?
工具:使用LLM来进行数据清洗
非结构化数据常见的问题是什么?
1)文件过时
2)标注，文档的注释(摘要、关键词、提一些文档知识的问题)
提升RAG的能力
摘要 =>LLM写摘要
关键词 =>LLM写关键词抽取
给文档知识提一些问题=>LLM写知识问题

机器学习的建模：
1）写代码，可以用Cursor
2）需要了解都有哪些机器学习模型，能做什么
LR线性回归，对特征的重要性进行计算
w1x1+w2x2+w3x3 = y
x1，x2，x3=>年卡人数，促销人数，普通人数

Thinking:机器学习建模这种是不是只有获取不到底层的时候才适用？除此之外在text2SQL中还有什么应用场景？
时间序列=>预测未来一段时间的y
d1，d2，d3，d4...dn，dn+1