Text2DSL（Text-to-DSL）技术是将自然语言转换为领域特定语言（DSL）及 在ChatBI中的应用

参考：一文分享ChatBI实践经验,chatbi,saas,CIO之家

“领域特定语言”听起来有点抽象，但可以理解为是一种更易于用户理解和使用的语言，例如在BI领域，它指的是从底层数据集中抽象出的指标、维度和过滤条件等报表配置化参数。

结合SQL这种数据库操作的标准语言，Text2DSL既简化了用户表达，又确保了系统能高效执行查询。
 

一、用户提问时，大模型依据Prompt来理解用户的需求意图，并将自然语言需求转换为结构化的DSL查询。

二、业务方根据规则将DSL转换为SQL以执行数据查询，并将结果进行可视化展示。

例如：

我要找到华南区上个月业绩表现最好的3名员工

在Text2SQL的方案中，需要大模型对用户的提问进行理解后，输出一段可执行的SQL，如：

SELECT
    f_user_name,SUM(f_amount) AS total_amount
FROM user_performance 
WHERE f_department_id='华南大区'   /* '华南大区'是部门名称 */
      AND f_date >='2024-11-01'     
      AND f_date <='2024-11-30'   /* 时间筛选为上个月 */
GROUP BY f_user_name              /* 对员工进行分组 */
ORDER BY total_amount DESC        /* 对订单成交金额进行倒叙 */
LIMIT 3;                          /* 取前三 */

在Text2DSL的方案中，会对SQL进行了一层业务封装，只需要大模型识别提问后返回关键参数如：
时间='上月'
数据范围='华南大区'
指标='订单成交金额'
维度='员工名称'
排序='倒叙'

然后业务方基于