windows+ragflow+deepseek实战之二Text2sql查询

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分类专栏： Python君 文章标签： ragflow text2sql deepseek
于 2025-03-19 16:13:48 首次发布
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ragflows平台部署参考文章
Win10系统Docker+DeepSeek+ragflow搭建本地知识库

ragflow通过python实现参考这篇文章
ragflow通过python实现

ragflow实战之一excel表查询参考这篇文章
windows+ragflow+deepseek实战之一excel表查询

文章目录

背景

前面已经基于Win10系统Docker+DeepSeek+ragflow搭建本地知识库的环境，将excel表当作知识库通过大模型来实现查询的案例，本文再通过Agent的一个案例Text2sql来加深理解

效果

在这里插入图片描述

1、准备数据

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Text-to-SQL新SOTA！华科团队提出双向模式链接新方法RSL-SQL
Paper weekly
12-04 1080
论文标题：RSL-SQL: Robust Schema Linking in Text-to-SQL Generation论文链接：https://arxiv.org/abs/2411.00073代码链接：https://github.com/Laqcce-cao/RSL-SQL引言Text-to-SQL（又称 NL2SQL）是一项将用户的自然语言问题转换为结构化查询语言（SQL）的任务，这项技术...
Deepseek访问受限？换种方式轻松使用
colorknight的专栏
02-09 2003
流程中，将Deepseek算子换成“OpenAI会话”算子，这里需要注意，不要换成OpenAI的其它算子。“请求地址”，“模型”，输入成图中的样子。近期由于Deepseek模型太火，以至于Deepseek网站对外提供的API接口接口访问受限。由于图中的Deepseek算子访问的Deepseek官方API资源受限，所以目前无法正常使用。之前因为安装Deepseek算子升级过系统的朋友，还需要再升级一次，这个新的升级包补充了些内容。好了，可以在线体验Deepseek模型的能力了。去七牛云注册一个账号。
Text2SQL零代码实战！RAGFlow 实现自然语言转 SQL 的终极指南
最新发布
bagell的博客
03-27 1267
在企业大模型应用方面，Text2SQL一直是应用热点。大家都希望小嘴一张，就完成一系列数据提取和分析工作。但是，使用大模型自动理解业务需求，实现 SQL 代码编写和代码执行一直都存在技术难点。传统的 Text2SQL 方案，往往依赖大模型微调，对于中小企业而言，带来非常高的应用成本。今天，介绍一个方法，使用开源 RAG 框架RAGFlow，应用知识库检索与大模型推理结合，不需要对模型做任何微调，只需要仅需配置少量结构化数据即可实现精准SQL生成，实现指定数据查询、负责查询、计算，跨表计算等多种场景。
Spring AI+DeepSeek实现Text2SQL（附源码）
路修的博客
03-20 1045
Spring AI+DeepSeek实现Text2SQL Text2SQLl真的是顶，只要说一句话便可以生成sql，并且可以分析执行结果。 使非技术用户能够访问数据库，使他们无需学习 SQL 即可检索和分析数据。 用户无需编写复杂的查询即可快速获取所需信息，从而节省时间并降低出错的可能性。 通过简化数据访问，Text2SQL 可以提高从营销和销售到财务和运营等各种业务职能的生产力。
尝试使用 deepseek 生成 SQL 语句，看看效果怎么样？
engchina的专栏
05-30 3348
尝试使用 deepseek 生成 SQL 语句，看看效果怎么样？
实操系列：我用deepseek写sql
2401_82853421的博客
02-22 2547
如果 SQL 逻辑中存在潜在错误（例如字段名拼写错误或数据类型不匹配），DeepSeek 会自动检测并提示修复建议。如果任务执行失败，DeepSeek 会自动分析失败原因（如数据源连接失败或字段缺失），并尝试修复或通知相关人员。DeepSeek 可以自动将生成的 SQL 逻辑封装为 ETL 任务，并设置调度策略（例如每天凌晨执行）。AI 生成的 SQL 逻辑可能与手动编写的逻辑类似，但速度更快，且无需人工干预。DeepSeek 会自动分析数据表结构，并生成相应的 SQL 逻辑。
回答我：数据库 -- Deepseek + NL2SQL
colorknight的专栏
03-10 1980
这个技术能够将使用者输入的通过自然语言描述的问题转换为可以回答问题的SQL语句，通过执行SQL语句返回数据结果并回答使用者的问题。在模板的json输出格式中我们看到，模板还要求LLM给出SQL语句的列说明，这也是因为从数据库中检索出的数据如果没有输出列说明，LLM在最后进行问题总结时是无法知道列的含义的。流程中除了之前我们描述的获取数据库Schema，通过Prompt模板拼接Prompt、调用Deepseek回答问题以及执行SQL语句外，其它部分都是为了能够将信息串接在一起而进行的技巧性的数据处理。
微调DeepSeek-R1打造SQL语言转自然语言大模型！小白也能十分钟打造自己的推理大模型！unsloth+Colab+DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B轻松上手
m0_71165399的博客
02-10 760
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 是一个基于 Llama 架构的 8B 参数语言模型，经过深度蒸馏（distillation）处理，旨在提高推理效率和精度。通过蒸馏技术，模型在保持较高性能的同时，减少了计算资源的消耗，特别适合在资源受限的环境中应用。该模型经过优化，可用于多种自然语言处理任务，如文本生成、情感分析、问答系统等。DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 结合了 Llama 的强大基础和蒸馏技术的优势，使得它在处理复杂问题时更加高效。
微调DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B打造sql2text大模型！小白也能十分钟打造自己的推理大模型！unsloth+Colab轻松上手
AI前沿技术的分享！
02-18 596
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 是一个基于 Llama 架构的 8B 参数语言模型，经过深度蒸馏（distillation）处理，旨在提高推理效率和精度。通过蒸馏技术，模型在保持较高性能的同时，减少了计算资源的消耗，特别适合在资源受限的环境中应用。该模型经过优化，可用于多种自然语言处理任务，如文本生成、情感分析、问答系统等。DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 结合了 Llama 的强大基础和蒸馏技术的优势，使得它在处理复杂问题时更加高效。
2024 惊爆！RSL-SQL 框架颠覆NL2SQL领域，准确率惊人
xx_nm98的博客
12-20 2155
文本到 SQL 生成旨在将自然语言问题转换为 SQL 语句。在基于大语言模型的文本到 SQL 中，模式链接是一种广泛采用的策略，通过仅选择相关的模式元素来简化大语言模型的输入，从而减少噪声和计算开销。然而，模式链接面临需要谨慎对待的风险，包括可能遗漏必要元素和破坏数据库结构完整性。为应对这些挑战，本文提出一种名为 RSL-SQL 的新颖框架，它结合了双向模式链接、上下文信息增强、二元选择策略和多轮自校正。使用正向和反向剪枝方法提高模式链接的召回率，在严格召回率达到 94% 的同时将输入列数减少 83%。
基于 Deepseek 模型生成 SQL 查询语句的 Python 源码
02-11
此代码通过向 DeepSeek 模型提供特定的 SQL 查询需求提示，让模型生成相应的 SQL 查询语句。在这个例子中，需求是从 employees 表中筛选出工资大于 5000 的员工信息。
2小时速成text-to-sql AI研发助手：Deepseek+RAGflow，真的这么神奇？
m0_63171455的博客
03-26 1216
在当今数字化时代，企业中数据呈爆炸式增长，如何快速、准确地从海量数据中获取有价值的信息，成为了众多企业面临的关键问题。对于业务人员和数据分析师来说，每次查询数据都要编写复杂的 SQL 语句，不仅效率低下，还容易出错。这时，text-to-sql 技术应运而生，它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。
利用DeepSeek快速按照需求生成代码实例用于开发工作
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任聪聪的博客
01-28 1万+
本篇文章主要讲解利用DeepSeek快速输入中文需求描述，实现代码的自动化辅助生成效果，并运用于实际开发工作中的操作教程。作者：任聪聪日期：2025年1月28日。
本地部署使用deepSeek自己生成sql 自动连接mysql自动执行sql得到结果后生成大屏统计表教程一气呵成 后续使用无需一行代码
qq_28130847的博客
03-21 1038
我的数据库表 三个表 一个用户 一个角色表 一个用户角色关联表。
手把手教你部署DeepSeek并构建本地知识库
专注于编程、AI、人工智能等多个领域内容研究和分析
03-10 1749
DeepSeek是一款基于人工智能的知识库构建工具，支持从多种数据源（如PDF、网页、数据库等）中提取信息，并通过自然语言处理（NLP）技术实现智能检索和分析。本地化部署：数据完全掌握在自己手中，安全可控。多源数据支持：支持PDF、网页、数据库等多种数据格式。智能检索：基于语义的检索功能，快速定位所需信息。通过DeepSeek，你可以轻松构建一个功能强大、安全可控的本地知识库。无论是学术研究还是技术开发，它都能为你提供强大的支持。希望这篇教程能帮助你快速上手DeepSeek，开启高效的知识管理之旅！
如何让大模型更好地进行场景落地？
zhishi0000的博客
09-13 1034
自ChatGPT模型问世后，在全球范围内掀起了AI新浪潮。有很多企业和高校也随之开源了一些效果优异的大模型，例如：Qwen系列模型、MiniCPM序列模型、Yi系列模型、ChatGLM系列模型、Llama系列模型、Baichuan系列模型、Deepseek系列模型、Moss模型等。图片来自：A Survey of Large Language Models并且在去年的一整年中，大多数人都在做底座通用大模型的搭建、垂直领域大模型预训练或微调等工作。
爆肝50小时，DeepSeek使用技巧，你收藏这一篇就够了！
weixin_42924914的博客
02-05 3557
具有思维链的R1在进行特定风格的写作时，相比其他模型，我发现R1已经出现了断层领先的水平，比如让R1用李白的风格写诗，按贴吧暴躁老哥的风格骂人，用鲁迅的文风进行讽刺，或者模仿任意作家风格进行写作，按脱口秀演员风格创作脱口秀脚本等，其他模型在这方面的表现都追不上R1的车尾。7、对已知概念进行解释，没必要进行解释，比如我们文章前面提到的，当你让AI去模仿某个作家、名人的风格时，你没必要解释那个作家是谁，他的风格是什么样的，AI有自己的理解，并且在思考过程中对你所提供的概念能完成丰富和深入的解构。
万字综述Text to SQL技术
iin729的博客
09-02 6195
Text to SQL综述一、背景二、任务介绍三、数据集四、方法4.1 基于模板和规则4.2 基于Seq2Seq框架4.2.1 编码方法4.2.1.1 Table-aware4.2.1.2 Anonymous Encoding4.2.1.3 GNN4.2.1.4 Relation-Aware Self-Attention4.2.1.5 表格预训练4.2.2 解码方法4.2.2.1 pointer network4.2.2.2 Reinforcement Learn4.2.2.3 Sketch and Mul
Notepad++ SQL格式化插件：美化SQL语句新体验
1. “PoorMansTSqlFormatterNppPlugin.dll”是该插件的二进制文件，这是在Windows平台下运行的动态链接库（DLL）文件，它包含了实现SQL格式化功能的所有程序代码。 2. “LICENSE.txt”文件一般包含了软件的许可协议...
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