Text2SQL（NL2SQL，大模型问数据库）有什么成熟、准确率高的解决方案？

https://ex.noerr.eu.org/t/1124121?p=1#reply78

领导让我针对公司的某个数据库做一个 AI 问数平台，给上级领导和业务人员使用，开始上手之后，我发现这个事情第一部简单，但要保证输出的 SQL 与预想中的一样极难，对输出的内容也非常不自信。

#问题：核心问题：数据不涉及多表查询，但是数据的维度很大，有六个维度，这六个维度唯一确定一条记录，指标也有 14 个之多。

当维度比较少的时候，比如一个时间维度+两个其他维度，这个时候输出的内容勉强可以接受，但是当维度进一步放大，比如一个时间维度+三个其他维度（比如产品类型、渠道类型、销售地区），此时，输出的 SQL 就很容易遗漏某个维度。

其他问题：不了解用户会问什么问题，我调制的 prompt 只对我设想的问题工作，但其他人随便想一个问题，这些 prompt 就不起作用了；或者一些小词换一个问法，就出不了结果。

#尝试过的技术方案：

DIFY Workflow 2.SuperSonic （目前在用）

#目前想到的解决方案： 1.精简数据表，把原来的六七个维度，精简到一个三个（一个时间维度+两个其他维度） 2.进一步寻找解决方案

xiaohuokevin

2 天前

可以试试不直接输出 sql, 而是在 prompt 里面告诉模型有哪些维度（每个维度给些示例维度值），指标，让模型输出结构化的数据比如 json, 根据用户的 query 让模型返回查询的维度，指标，时间范围，排序规则，筛选条件（维度：维度值）。自己再根据这个 json 组装 sql

xjh1024

2 天前

如果领导不在乎生成 sql 的话，应该用接口 mcp 来实现
接口里更好描述各个参数，描述可以怎样搭配查出来什么样的数据，然后在接口里去写好各类查询条件的排布
多种格式的话，也可以是多个方法，让 ai 自动甄别使用哪个接口用哪些参数
比直接丢个数据库会减少很多错误，就是需要人提前想好一些预设了，麻烦点，但是能满足领导的想象

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https://ex.noerr.eu.org/t/1142776

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