TiDB Chat2Query 深度解析:我们如何打造一款更高效、准确的智能 SQL 生成工具?
创始人
2025-02-24 16:47:29
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导读

2023 年 1 月,TiDB Cloud 发布了 Chat2Query 功能,在 TiDB Cloud 上通过自然语言提问,即可生成相应的 SQL,对用户上传的任意数据集进行分析。Chat2Query 正在彻底改变企业探索和理解数据的方式。

经过一年多的研发迭代,现在 Chat2Query 在 Spider 基准测试中得分 86.30,并曾在 BIRD 基准测试中跻身前四。本文将深入探讨 Chat2Query 的工作原理及其背后的 Text2SQL 技术,以及我们如何提升 Chat2Query 的能力。

  • “上个季度的销售额是多少?”
  • “哪个产品类别表现最佳?”
  • “本月客户投诉的趋势如何?”

相比其他工具,Chat2Query 能够对用户上传的大规模数据集进行理解和分析,摒弃繁杂的专业术语和查询语句,Chat2Query 使得用户能够通过自然语言直接向数据库提问,并即时获得答案。

丰富数据上下文

首先,Chat2Query 需要熟悉您的数据。为此,它会使用关系型数据库和向量数据库来分析您的数据库。这种混合方法使 Chat2Query 能够理解数据库的结构以及表、列和实体之间的关系。其中,向量数据库尤其重要,它存储了更复杂的高维数据,帮助 Chat2Query 更好地理解数据点之间的关系。Chat2Query 对数据了解得越多,提供的回答就越准确和深入。

提出问题

在数据上下文得到充分丰富后,用户即可开始提问。Chat2Query 会将你的问题转换为 SQL 查询,提取相关数据,并生成答案——通常还会附带直观的图表或图形,让信息更加清晰易懂。

图 1. Chat2Query 的工作原理

理解数据库(Understand DB)

为了使 Chat2Query 高效运行,理解数据库的结构(schema)至关重要。这正是 “理解数据库”(Understand DB)功能的作用所在——就像给 Chat2Query 提供了一张数据的“地图”,帮助其掌握表、列和实体之间的相互关系。

  • 这一步骤可以将 SQL 查询的准确率提高 2-3%(基于 Spider 等基准测试)。虽然增幅看似较小,但在处理大规模数据集时,这一提升具有重要意义。

图 2. 理解数据库

优化提示词:提示工程(Prompt Engineering)

我们不能期待随便向系统提一个复杂的问题,就获得精准的答案。因此,我们通过提示工程(Prompt Engineering)来确保 Chat2Query 精确响应问题。通过结合思维链(Chain of Thought, COT)和检索增强生成(Retrieval Augmented Generation, RAG)等先进技术,我们指导系统逐步推理问题,确保生成的 SQL 查询尽可能精准。

  • COT + RAG 的结合使得 Chat2Query 在 Spider 和 BIRD 等基准测试中始终保持领先。这就是它取得卓越表现的关键。

图 3. 提示工程的主要步骤

微调与后加工处理(Fine-Tuning with Post-Processing)

即使使用 LLM(大语言模型) 这样的先进技术,幻觉现象(hallucinations) 仍可能发生。因此,我们在后加工处理阶段(post-processing)采用多智能体协作机制(multi-agent collaboration mechanism),让多个“专家”协同工作,审核 SQL 结果,识别潜在错误,并优化查询,提高其准确性。

这一机制确保即使模型遗漏或误解某些内容,系统的其他组件也能介入,捕捉问题并进行必要的调整。这种额外的优化层极大地增强了 Chat2Query 生成 SQL 查询的可靠性。

  • 后处理机制 + 多智能体系统能将 SQL 查询的整体准确率提高 2-4%,有效减少错误,确保结果稳定、一致,并可直接用于业务决策。

现在,让我们看看 Chat2Query 如何帮助企业做出更明智的决策:

  • 销售业绩分析:无需等待报表或手动提取数据。只需询问 “本月的销售额相比上月增长了多少?”,即可即时获取数据,优化销售策略。
  • 客户洞察:快速了解客户反馈。例如,询问 “本月最常见的客户投诉类型是什么?”,即可发现需要改进的地方,从而提升服务质量。
  • 供应链优化:通过 “哪些产品的库存低于安全库存水平?” 或 “过去三个月中,哪些产品的库存周转率最高” 等问题,实时调整供应链策略,提高运营效率。
  • 财务报告分析:想提升企业财务透明度与决策效率?直接询问“本季度的总收入是多少?”或“上个月的运营成本是多少?”,即可快速获取关键财务数据,支持管理层评估收入表现、控制成本和制定战略,增强企业的整体财务健康。

随着 AI 技术的发展,企业与数据的交互方式也将更加简单。Chat2Query 仍在不断进化,把“数据驱动”的运营模式带给更多企业和个人。

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