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

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：

#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

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