RAGflow搭建text-to-sql的AI研发助手

一、概述

text-to-sql 技术允许用户通过自然语言提问，系统自动将其转换为 SQL 语句并执行，大大降低了数据查询的门槛，提高了工作效率。

text-to-sql 技术在数据分析、智能客服、数据可视化等领域都有着广泛的应用前景。例如，在企业的日常运营中，业务人员可以直接通过自然语言询问 “上个月各地区的销售额是多少”，而无需关心复杂的数据库表结构和 SQL 语法，就能快速获取所需数据。

text-to-sql 方案往往依赖大模型微调，这对于中小企业来说，不仅需要投入大量的时间和计算资源，还面临着数据隐私和安全等问题，应用成本极高。那么，有没有一种更简单、高效的方法来搭建 text-to-sql 系统呢？答案就是使用 RAGflow。

text-to-sql 的实现原理

text-to-sql 的核心是将自然语言转换为 SQL 语句，这一过程涉及多个关键步骤。首先是自然语言理解，需要运用词法分析、句法分析和语义分析等多种自然语言处理(NLP)技术。词法分析将输入的文本分割成一个个单词或标记(token)，并标注每个标记的词性。对于句子 “查询销售额大于 100 万的订单信息”，词法分析会把它分割为 “查询”“销售额”“大于”“100 万”“的”“订单”“信息” 等标记，并明确每个标记的词性。句法分析则是分析句子的语法结构，确定各个成分之间的关系，比如通过依存句法分析或成分句法分析构建出句子的语法树，帮助理解句子语义。语义分析是理解句子的实际含义，将自然语言表达的语义映射到数据库的概念和操作上，像识别出 “查询” 表示执行查询操作，“销售额大于 100 万” 表示筛选条件。

在理解自然语言文本的语义后，就要进行模式匹配与映射，即将自然语言中的语义与数据库的模式进行匹配。数据库模式包含表名、列名、数据类型等信息，系统需要依据自然语言文本中的关键词和语义，找到对应的数据库表和列。“订单信息” 可能对应数据库中的 “orders” 表，“销售额” 可能对应 “orders” 表中的 “sales_amount” 列。

最后一步是 SQL 生成，根据前面的分析和映射结果，结合 SQL 语言的语法规则和数据库的具体要求，生成对应的 SQL 语句。对于 “查询销售额大于 100 万的订单信息”，生成的 SQL 语句可能是 “SELECT * FROM orders WHERE sales_amount > 1000000;”。

然而，在实际应用中，数据库表的元数据往往非常庞大，直接将所有元数据提供给模型会导致输入过长，影响模型性能和生成 SQL 的准确性。这时，RAG 技术就发挥了重要作用。RAGflow 通过检索增强，从海量的数据库相关知识中找到与用户问题最相关的信息，而不是将所有元数据都提供给模型。它先将数据库的元数据、历史查询语句及对应的自然语言问题等信息进行向量化处理，存储到向量数据库中。当用户提出自然语言查询时，RAGflow 会在向量数据库中检索与问题相关的信息，将这些信息作为上下文提供给大语言模型，帮助模型生成更准确的 SQL 语句。如果用户询问 “查询上季度每个客户的购买总金额”，RAGflow 会从向量数据库中检索出与 “客户购买金额”“季度查询” 等相关的历史查询示例和数据库表结构信息，这些信息作为提示，引导大语言模型生成正确的 SQL 语句，如 “SELECT customer_id, SUM (purchase_amount) FROM orders WHERE quarter = ' 上季度 ' GROUP BY customer_id;” ，从而有效解决了数据库表元数据过多带来的问题，提高了 text-to-sql 的准确性和效率。

二、数据准备

确保已经安装了RAGFlow，参考链接：