📌 📄 内容摘要:
@km56558 在 有佬做过text2sql吗？想要做个能通过自然语言自动生成sql，查询数据并分析的agent 中发帖
场景：数据表数量较多时
考虑到表多可能带来的复杂度和信息量，倾向于采用类似DB-GPT的思路，利用RAG来：
动态提供相关的表结构信息。
解释业务相关的专业名词、计算口径、统计逻辑等。
在此基础上进行语义分析，生成对应的SQL语句。
专门针对SQL生成和数据分析任务对模型进行微调。
场景：数据表数量较少时
若表数量较少且结构相对简单，感觉可以采用更轻量的方法：
直接提供接口供模型查询数据库的系统表或元数据（如information_schema），实时获取所需的表结构、字段定义。
在数据库设计层面，尽量完善表和字段的注释说明。
在提示词（Prompt）设计上下功夫：
清晰解释系统内涉及的专业名词。
提供清晰的输入-输出示例。
用户意图识别后，根据以上信息生成...
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