Text2SQL研究（一）-Chat2DB体验与剖析

已于 2024-05-03 16:59:34 修改
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分类专栏： 人工智能 文章标签： 人工智能 Text2SQL
于 2024-02-07 15:15:31 首次发布
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本文介绍了作者在Text2SQL领域的研究，通过Chat2DB在车辆订单业务上的实践，详细阐述了Chat2DB的安装配置、数据库连接以及SQL生成过程。通过对源码的剖析，揭示了Text2SQL的核心在于根据表结构和用户问题生成prompt。总结了Text2SQL技术的关键点，包括构建业务简库、自组Prompt和选择大模型，并提及了用户数据权限的处理策略。

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概要

近期笔者在做Text2SQL的研究，于是调研了下Chat2DB，基于车辆订单业务做了一些SQL生成验证，有了一点心得，和大家分享一下.：

业务数据库设置

基于车辆订单业务，模拟新建了以下四张表，并添加了一些测试数据
 1. organization：组织表，包含组织id，组织名称，组织分类等3个字段；
 3. vehicle：车辆信息表，包含组织id，车辆id，车牌号码，使用年限等字段;
 4. refueling_order：车辆加油订单表，包含组织id,车辆id，车牌号码，加油时间，加油费用等字段
 5. **driven_distance**：车辆行驶里程表，包含组织id,车辆id，车牌号码，年份，行驶里程等字段

Chat2DB安装设置

  1. docke安装Chat2DB服务， 
    //通过docker，安装运行最新版本的chat2db容器
  docker run --name=chat2db -ti -p 10824:10824 -v ~/.chat2db-docker:/root/.chat2db  chat2db/chat2db:latest
  2. 安装完毕：打开链接登录系统，http://172.21.108.51:10824/login
  3. 配置数据库连接
  4. 配置Custom Ai，
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