Text2SQL技术关键点总结_text-to-sql

一、什么是Text2SQL技术

Text-to-SQL（或者Text2SQL），顾名思义就是把文本转化为SQL语言，更学术一点的定义是：把数据库领域下的自然语言（Natural Language，NL）问题，转化为在关系型数据库中可以执行的结构化询语言（Structured Query Language，SQL），因此Text-to-SQL也可以被简写为NL2SQL。

二、当前的痛点

常见的BI报表系统，如果想看没有的报表，就得提个需求给开发，但开发人员精力有限，往往只能满足领导需求，只能从现有平台拖一些数据出来，然后使用自己强大的Excel技能，每天花费2小时来做表格，假如有个对话式智能BI工具，就像你发任务给开发工程师，那么将为企业将本增效。FineChatBI上已经集成了对话式BI技术。

三、Text2SQL的实现方法

3.1 基于prompt template的方法

Prompt基本上就是几个部分组成：

• 指令（Instruction）：比如，“你是一个SQL生成专家。请参考如下的表格结构，直接输出SQL语句，不要多余的解释。”

• 数据结构（Table Schema）：类似于语言翻译中的“词汇表”。即需要使用的数据库表结构，由于大模型无法直接访问数据库，需要把数据的结构组装进入Prompt，通常包括表名、列名、列的类型、列的含义、主外键信息。

• 用户问题（Questions）：自然语言表达的问题，比如，“统计上个月的平均订单额”。

• 参考样例（Few-shot）：这是一个可选项，当然也是提示工程的常见技巧。即指导大模型生成本次SQL的参考样例。

• 其他提示（Tips）：其他认为有必要的指示。比如要求生成的SQL中不允许出现的表达式，或者要求列名必须用“table.column"的形式等。

3.2 基于SQLDatabaseChain的方法

LangChain提供基于LLM的SQLDatabaseChain，可以利用LLM的能力将自然语言表述的query转化为SQL，连接DB进行查询，并利用LLM组装润色结果，返回最终answer。

3.3 基于Agent的方法

LangChain的SQL Agent提供一种比Chain更灵活的与SQL数据库交互的方式。使用SQL Agent主要有以下优点：

• 可以根据Database Schema和数据库的内容（如描述特定的表）回答问题

• 可以通过运行生成的查询、捕获回溯信息并正确地重新生成，以此来纠错

• 可以根据需要多次查询数据库以回答用户问题

• 仅检索相关表格的schema节省token

四、Text2SQL的评估

主要有两个指标，分别是执行准确率（Execution Accuracy，EX）与逻辑形式准确率（Exact Match，EM）

(1) EX：是指计算SQL执行结果正确的数量在数据集中的比例。

(2) EM：计算模型生成的SQL和标准的SQL匹配程度。

五、主流的模型

• codeLlama-13b

• SQLCoder-34b

六，主流的Text2SQL数据集

WikiSQL

2017年开源的一个大型文本到SQL数据集WikiSQL，数据来自维基百科，属于一个单一的领域，包含80654个自然语言问题和77840个SQL语句。SQL语句的形式相对简单，不包括排序、分组、子查询和其他复杂操作。

Spider

2018年由耶鲁大学提出了具有多个数据库、多个表和单轮查询的文本到SQL数据集Spider。它也被公认为行业内最难的大规模跨领域评估列表。它包含10181个自然语言问题和5693个SQL语句。涉及138个不同领域的200多个数据库，难度等级分为：容易、中等、困难和极其困难。

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