NL2SQL-基于Dify+阿里通义千问大模型,实现自然语音自动生产SQL语句

基于Dify与通义千问实现自然语音转SQL

本文基于Dify+阿里通义千问大模型,实现自然语音自动生产SQL语句功能,话不多说直接上效果图

 

我们可以试着问他几个问题

查询每个部门的员工数量

SELECT d.dept_name, COUNT(e.emp_no) AS employee_count
FROM employees e
JOIN dept_emp de ON e.emp_no = de.emp_no
JOIN departments d ON de.dept_no = d.dept_no
WHERE de.to_date = '9999-01-01'
GROUP BY d.dept_name
LIMIT 100;

哪些部门的员工人数超过50?

SELECT d.dept_name, COUNT(e.emp_no) as employee_count
FROM employees e
JOIN dept_emp de ON e.emp_no = de.emp_no
JOIN departments d ON de.dept_no = d.dept_no
WHERE de.to_date = '9999-01-01'
GROUP BY d.dept_name
HAVING COUNT(e.emp_no) > 50
LIMIT 100;

 

页面效果图如下所示:

Dify 平台中实现 NL2MQL2SQL 的功能需要结合自然语言处理(NLP)、语义解析以及数据库查询生成等多个技术环节。Dify 作为一个低代码或无代码的 AI 工作流平台,提供了模块化的组件来构建和部署此类应用。 ### 实现原理 Dify 平台支持通过集成不同的模块来完成从自然语言到数据库查询的转换流程: - **自然语言理解**:利用预训练的语言模型对用户输入的自然语言进行语义分析,提取出实体、操作类型及条件参数。 - **中间表示生成**:将解析后的语义结构映射为一种通用的中间查询表示形式,便于后续分别转换为 MQL 和 SQL- **MQL 转换器**:根据 MongoDB 的查询语法规范,将中间表示转换为目标格式,例如 `$match`、`$project` 等阶段的组合。 - **SQL 转换器**:同样依据中间表示,生成符合 SQL 语法的 `SELECT`、`WHERE`、`JOIN` 等语句- **执行引擎**:分别连接 MongoDB 和 SQL 数据库实例,执行生成的查询并返回结果[^1]。 ### 使用方法 为了在 Dify 平台上实现 NL2MQL2SQL 功能,可以按照以下步骤进行配置和开发: 1. **选择合适的 NLU 模型**:在 Dify 的模块库中选择一个适合中文或目标语言的自然语言理解模型,用于识别用户的查询意图和参数。 2. **定义中间表示格式**:设计一种统一的中间数据结构,用于存储解析后的语义信息,如字段名、操作符、值等。 3. **配置 MQL 和 SQL 查询模板**:使用 Dify 提供的模板引擎功能,创建针对不同数据库类型的查询模板文件,这些模板将根据中间表示的数据填充生成最终的查询语句。 4. **集成数据库连接器**:为 MongoDB 和 SQL 数据库分别配置连接器,确保能够正确执行生成的查询并获取结果。 5. **测试与优化**:通过实际的自然语言输入测试整个流程,并不断调整模型和模板以提高准确性。 ### 示例代码 以下是一个简化的伪代码示例,展示如何在 Python 中构建基本的 NL 到 MQL 再到 SQL 的转换管道: ```python class QueryConverter: def __init__(self): self.nlu_model = load_nlu_model() # 加载 NLU 模型 self.mql_template = TemplateLoader.load("mql.j2") self.sql_template = TemplateLoader.load("sql.j2") def parse_nl(self, nl_query): """解析自然语言查询""" return self.nlu_model.parse(nl_query) def to_mql(self, parsed_data): """生成 MQL 查询""" return self.mql_template.render(parsed_data) def to_sql(self, parsed_data): """生成 SQL 查询""" return self.sql_template.render(parsed_data) # 示例使用 converter = QueryConverter() nl_input = "查找所有年龄大于30岁的用户" parsed = converter.parse_nl(nl_input) mql_query = converter.to_mql(parsed) sql_query = converter.to_sql(parsed) print("MQL 查询:", mql_query) print("SQL 查询:", sql_query) ``` ###
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