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永久免费空间网站,涿州李战彪,泉州做企业网站,推介做resume的网站自然语言转 SQL#xff08;Text2SQL#xff09;技术旨在降低数据查询的技术门槛#xff0c;但一直面临 灵活性、准确性 与 查询复杂性 难以兼顾的困境。直接由大语言模型生成 SQL 存在语义 幻觉 造成准确性偏低#xff0c…自然语言转 SQLText2SQL技术旨在降低数据查询的技术门槛但一直面临 灵活性、准确性 与 查询复杂性 难以兼顾的困境。直接由大语言模型生成 SQL 存在语义 幻觉 造成准确性偏低引入结构化中间层获得准确性的有限提升却会牺牲查询复杂性难以满足企业级 BI 需求。润乾 NLQ 技术采用 规范文本 作为中间层构建人机均可理解的中介语言将不确定性限制在自然语言理解阶段通过人类确认的方式解决准确性问题再利用规则引擎转换准确的 SQL 进行查询同时 规范文本 的设计还能支持复杂查询。这样将同时获得灵活性、准确性与复杂性还有巨大的成本优势为 Text2SQL 的实用化提供了一条可行的工程路径。背景在商业智能BI领域让非技术背景的业务人员直接、高效地获取数据洞察一直是个关键的需求。ChatBI 等自然语言交互式查询技术的出现正是为了满足这一需求将用户以自然语言表述的查询意图转换为可执行的 SQL 语句。大语言模型LLM的突破性进展使得利用 LLM 实现从自然语言到 SQL 转换成为可能。直接生成基于大语言模型的“一步到位”及其局限用 LLM 直接将自然语言转换为 SQL 语句是最直观的技术路径具体来讲就是通过提示工程、模型微调或检索增强生成等技术将领域知识注入模型生成符合业务需求的 SQL 语句。LLM 能够理解和泛化千变万化的口语对用户而言几乎没有表达上的限制体现出强大的灵活性。同时得益于在海量代码数据上的预训练LLM 理论上具备生成多表 JOIN、嵌套子查询等复杂 SQL 功能的能力为处理复杂业务场景提供了可能。然而该方案有个根本性的缺陷LLM 幻觉导致的准确性问题这对企业级应用是致命的。LLM 可能生成语法正确但语义错误的 SQL比如混淆关键业务指标、错误构建多表关联逻辑或在时间计算等业务规则上出现偏差。在企业决策场景中错误的查询结果就可能导致重大损失这种不确定性是企业无法接受的。不幸的是缺乏有效的确认机制来克服幻觉问题。Text2SQL 的应用场景大都是 BI其用户是业务人员LLM 生成的 SQL 对业务人员而言是读不懂的 天书也就无法确认查询意图是否被正确理解这使得语义错误难以及时发现和纠正。此外该方案的实施成本极高。无论是通过微调训练专用模型还是构建 RAG 知识库都需要专业的 AI 技术团队其技术难度和实施成本相当于 为了坐飞机而建立飞行员团队对绝大多数企业而言不具备可操作性。中间层路径引入结构化层的“控幻”尝试及代价为应对 LLM 直接生成 SQL 时的不可控性业界引入 中间表示 的折中方案。将 Text2SQL 任务拆解为两个阶段首先由 LLM 将自然语言转换为结构化的中间表示比如许多解决方案会设计一套 MQLMetrics Query Language语法再用确定性的规则引擎将 MQL 编译为 SQL 执行。然而这种方案在准确性方面并未得到实质性提升。虽然将 LLM 的任务限定为生成结构固定的中间表示确实约束了其输出空间但由于 MQL 等中间语言缺乏公开的大规模训练语料当中间层设计得较为复杂时未经训练的 LLM 会因不熟悉语法规则反而容易出现更严重的幻觉。即使投入成本进行 Fine-tuning也因缺乏充足的训练样本而难以达到理想效果准确性问题依然存在。为了在表面上提升准确性不得不严重压制查询的复杂性。将中间层设计得足够简单LLM 受限后准确性确实能大幅提高。但这又导致无法表达很多复杂业务逻辑如多表关联、嵌套查询等。虽然在一定程度上降低了出错率却又限制了应用范围。无论用户如何变换问法都无法实现复杂功能的查询制约了其实用价值。而且仍然缺乏有效的确认机制。简化中间层只能降低错误率不可能完全消除 LLM 的幻觉。而以 JSON、XML 或自定义 MQL 格式呈现的中间层对业务用户而言仍然难以理解无法有效确认准确性问题不能根除。此外实施成本也依然居高不下。中间表示本身无法解决领域知识缺失的问题仍需依赖 Fine-tuning、RAG 等高成本技术手段将企业特定的业务知识注入模型导致整体实施与维护成本难以控制。当前的技术路径未能完美解决 Text2SQL 的核心挑战这是一个“三难困境”在现有的技术框架下灵活性理解多样化表达、准确性生成正确 SQL与查询复杂性支持高级操作三者难以兼得。两条路径看似取舍不同但核心困境如一生成的 SQL 或 MQL 均无法被业务用户理解和确认。当查询的准确性始终存在疑虑且无法验证时技术自然难以落地。“规范文本”与灵活性针对上述困境润乾 NLQ 提出了一种新的三阶段架构其核心在于可由人类确认的 规范文本重构了人机协作的查询生成流程。流程架构架构的转换路径这里增加了一个规范文本环节。从自然语言到规范文本的转换由 LLM 实现从规范文本到 MQL 的转换由专门的 NLQ 引擎完成从 MQL 到 SQL 的转换则就是常规的代码翻译程序了。突破在于“规范文本”的引入规范文本作为人类可读的中间层为用户提供了确认查询意图的机会这是解决准确性问题的关键。“规范文本”人机协同的语义枢纽规范文本顾名思义就是一种规范的自然语言形式其价值在于同时具备人类可读性与机器可解析性。这里列举一些规范文本的例子出生日期在 1986 年 1 月至 1986 年 7 月的雇员2023 年北京发往青岛的订单商品单价大于等于 9.5 小于等于 12可以看到仍然是自然语言形式的规范文本并不是非常死板有些甚至还包含了动词解析起来有相当的难度。类似的再举一些不规范文本也就是灵活的自然语言的例子出生日期在 1986 年 1 月至 7 月的雇员前后单位不统一后面缺少年份请帮我查一下 2023 年北京发往青岛的订单多了“请帮我查一下”这类虚词查询商品表中单价在 9 块五毛钱到等于 12 块钱的查询条件描述过于口语化规范文本具有一个关键特性人机双向可读。人类可确认性。由于采用业务人员熟悉的自然语言形式而非 JSON、XML 等技术格式用户能够直观理解并确认对这就是我想查的 。确认环节是解决幻觉问题的关键。同时规范文本具备机器可解析性虽然表现形式类似于自然语言但遵循规范的结构约束和词汇表限制可以通过确定的解析规则自动化处理。规范文本的结构化特性为后续的 MQL 设计提供了基础使其能支持包括多表关联、指标计算等复杂查询功能而不会像以往中间层那样压制查询能力。规范文本的意义这个架构中LLM 的角色定位发生了根本性转变。以往方法中LLM 被期望直接生成准确的 SQL 或 MQL。而在新架构中LLM 的任务被简化为将多变的自然语言表达转写为标准化的规范文本这一任务与 LLM 的语义理解能力匹配。这种角色转变带来了显著优势。 LLM 仅需按照简单的 prompt 规则进行文本变换无需深度理解企业特定的领域知识。现成的通用大模型就可以工作不再需要投入高昂成本进行 Fine-tuning 或构建 RAG 知识库。实施工作转变为构建 NLQ 业务词典这个任务的技术门槛远低于模型训练普通开发人员即可胜任。任务简化还带来了成本优势。LLM 的提示词长度大幅缩减推理过程更加轻量单次查询的token 消耗和计算成本可降低 1-2 个数量级。NLQ 引擎基于规则实现涉及的词汇在数千到数万量级不需要多大算力用普通 CPU 即可实现高并发处理整体成本很低。在稳定性方面即使 LLM 在生成规范文本时出现偏差也有两重保障一方面规范文本的人类可读性使用户能够及时发现并纠正问题另一方面NLQ 引擎会对输入进行校验确保只有符合规范的文本才会进入后续流程。基于规范文本的 NLQ 架构成功解决了 Text2SQL 的困境实现了灵活性、准确性和复杂性三者兼得。 LLM 处理自然语言的多样性确保了灵活性规范文本的可确认性和后续的确定性转换保障了准确性规范文本的结构化特性为复杂查询提供了基础企业级应用的需求能够得到满足。其实规范文本的生成并不强制依赖 LLM。由于规范文本本身就是自然语言形式业务人员经过简单培训后可以直接编写此时甚至不需要 LLM只用 NLQ 引擎解析规范文本就可以实现 Text2SQL这就形成了成本更低的解决方案以适应更多应用场景。通过规范文本的创新设计在自然语言的灵活性与机器处理的确定性之间找到了平衡点。特别是可确认的 规范文本 这一中间表示解决困扰 Text2SQL 领域的准确性问题为其在企业级应用中落地提供了切实可行的工程路径。MQL实现与复杂性引入 MQL 层具有重要意义。作为规范文本的确定性编译目标MQL 承担着双重使命首先要利用它彻底消除自然语言中可能存在的残余歧义规范过的文本仍然有可能存在多种合理的解释或者无法解释还需要有种严格的语法来确定最终的查询意义其次它要通过精心设计的语法结构限制查询能力杜绝过于随意的查询请求但仍要保持足够的复杂度。既满足企业级复杂需求又可以基于可控性获得准确性。MQL 需要精心设计以平衡表达力与规范性。接下来将继续解析 MQL 的设计逻辑及其实现机制。MQL精确语义的承载者MQL 承担着承上启下的作用。作为规范文本的确定性编译目标需要建立精确的语义基准消除自然语言中可能存在的残余歧义。同时通过精心设计的语法结构在保持对企业级复杂查询足够表达力的前提下将查询能力限制在合理范围内确保可控性与准确性。这种平衡体现在 MQL 的四类查询范式中单表明细查询、单表汇总查询、多表明细查询、多表汇总查询。这些范式基本覆盖了 BI 场景下的典型查询模式为从规范文本到精确查询的转换提供了系统的表达框架。单表明细查询基础数据筛选文本“订单金额不低于 1 千元的订单”MQL 实现SELECT 订单金额 as 订单金额,订单编码,客户名称,签单日期,发货日期,收货日期 FROM ordersWHERE 订单金额1000这是最简单的查询范式基于单一数据源且不涉及聚合计算。MQL 在此场景中的作用主要体现在字段精确映射将“订单金额”、“客户名称”等自然语言词汇准确对应到数据库字段条件准确转换将“不低于 1 千元”转换为精确的数值比较条件订单金额 1000结果集规范明确指定需要返回的字段集合此类查询常见于基础数据检索和简单条件过滤为其他查询提供基础能力支撑。单表聚合查询维度聚合分析文本“各城市发货总金额”MQL 实现SELECT orders.sum(订单金额) as 总金额 ON city as 城市 FROM ordersBY 发货城市这里引入了维度和聚合的概念体现了 MQL 的核心价值维度建模通过 ON city as 城市明确定义分析维度聚合计算使用 sum(订单金额) 实现指标汇总分组逻辑BY 发货城市 指定了分组依据字段此类查询是 BI 分析的基础MQL 通过清晰的语法结构将业务分析需求转换为准确的数据聚合逻辑。多表明细查询关联信息整合文本“订单数大于 5 的客户信息以及总订单金额”MQL 实现SELECT 客户编码, 客户名称, 联系人, 联系人职务, 城市编码, orders.count(DISTINCT 订单编码) AS 订单数, orders.sum(订单金额) AS 总订单金额FROM customer JOIN orders HAVING (订单数 5)这个例子展现了 MQL 处理复杂数据关系的能力多表关联通过 JOIN orders 实现客户表与订单表的关联混合查询在主表明细基础上挂载子表聚合结果自动关联基于元数据自动推导 customer 与 orders 间的关联条件结果集过滤通过 HAVING 对结果集进行过滤此类查询满足了在主体信息基础上附带相关统计指标的业务需求体现了 MQL 在复杂场景下的表达能力。多表汇总查询多项指标对齐文本“各个类别的订单总数和在线订单数”MQL 实现SELECT orderdetail.count(DISTINCT 订单编码) as 订单总数, website_event.sum(在线订单()) as 汇总在线订单数 ON ProductType as 类别 FROM orderdetailBY 产品类别 JOIN website_eventBY 产品分类这是更复杂的指标查询范式展现了 MQL 的高级特性多源整合从 orderdetail 和 website_event 两个独立数据源分别计算指标维度对齐通过 ON ProductType as 类别实现不同来源数据按统一维度对齐复杂指标付款数 () 代表可预定义的业务指标计算此类查询常见于跨主题的综合分析场景MQL 通过统一的维度模型和指标体系实现了数据关系的简洁表达。这四项查询范式能够描述从简单筛选到复杂跨源分析的各类 BI 场景为自然语言查询提供了较全面的表达能力。同时MQL 采用类 SQL 的语法设计具备严格的规范性将查询能力进行限制杜绝过于随意的查询请求但仍保持了足够的复杂度在表达力与规范性之间有效平衡。DQL透明化表间关联仔细观察上面的 MQL 语法多表查询的语句只是处理了聚合后的对齐SQL 中经常出现的多对一的外键关系并没有出现。比如在订单中引用其客户地址也就是主查询表是订单表但要和客户表 JOIN 获取其地址信息。MQL 可以应对这种外键关联场景吗如何应对呢答案是 MQL 和 SQL 之间还有一个中间层DQLDimensional Query Language一种基于维度的查询语言。DQL 通过 外键属性化 特性巧妙地解决了表间关联的复杂性。我们通过具体实例说明这一机制比如用户输入“请帮我查一下北京发往青岛的订单”首先会由 LLM 转换成标准文本“北京 发往 青岛 订单”接下来 NLQ 引擎解析后生成 MQLSELECT 发货城市 as 发货城市,收货城市 as 收货城市,订单编码,客户名称,签单日期,发货日期,收货日期,订单金额FROM orders WHERE (发货城市30101) AND (收货城市20201)到这一步还只有订单表不涉及客户表。然后这一句 MQL 将会被进一步转换为 DQLSELECT shipcity, customerid.citycode,ordered,customerid,signdate,shipdate,receivedate,amountFROM orders WHERE shipcity30101 and customerid.citycode20201这时候还是没有出现客户表但收货城市被转换成了一个对象形式customerid.citycode。cutstomerid 是订单表的字段而 citycode 则是客户表中的字段。DQL 引擎会再生成可执行的 SQLSELECT o.shipcity, c.citycode, o.ordered, o.customerid, o.signdate, o.shipdate, o.receivedateFROM orders oJOIN customer c ON o.customerid c.idWHERE o.shipcity 30101 AND c.citycode 20201这个最终执行的 SQL 有了显式的 JOIN 子句关联了 orders 和 customer 两个表。DQL 仍然基于单表查询但在获取客户表的收货城市时使用了 customerid.citycode即外键. 外键字段类似对象. 属性的方式。这种将多对一的外键关系抽象为对象属性的访问方式称为“外键属性化”这样无论有多少层表间关联都可以通过点操作符逐级访问到而 FROM 后面只有一个单表这样就巧妙地建立了表间关联但语法中消除了显式的 JOIN。DQL 之所以可以使用外键属性化是因为数据之间的关系已经在数据模型层面定义好了直接使用即可。模型定义很简单一般技术人员就能完成。DQL 为 MQL 以单表查询实现多表关联奠定了基础MQL 中 FROM 子句中的一个单表在 SQL 并不是单表它很可能是个关联很多层维表的复杂 JOIN。SPL复杂指标计算引擎尽管 MQL 和 DQL 能够覆盖大部分 BI 查询场景但在处理复杂业务指标时仍存在局限。诸如股票连涨天数、用户留存率等需要多步计算或特殊算法的场景SQL 的实现会非常复杂而且难以被嵌入复用这时候需要引入更专业的计算能力也就是SPLStructured Process Language。SPL 作为专门处理复杂计算的语言在架构中扮演着计算引擎的角色时序计算支持移动平均、周期对比、连续增长等复杂时间序列分析集合运算处理分组排名、TopN 分析、集合交并差等操作流程计算实现漏斗分析、路径挖掘、归因分析等业务场景数学计算提供统计分布、相关性分析等高级功能MQL 可以直接使用 SPL 定义的指标比如要计算大订单数量大订单是指订单金额超过最大金额 50% 的订单。这时就可以定义 SPL 计算指标(x?1.max(订单金额)/2,?1.count(订单金额x))MQL 碰到用 SPL 定义的指标时将会先生成读数用的 DQL再转换成 SQL执行后再用 SPL 在结果集上继续计算出这些复杂指标。如果 MQL 中没有 SPL 定义的指标那将会被转换成 DQL 继续解析掉关联生成完整的 SQL 执行。到这里润乾 NLQ 架构的各个组件均已呈现LLM 保障灵活性处理自然语言的多样性规范文本确保准确性通过可确认的中间层解决语义幻觉MQL 提供规范性建立精确的查询语义基准DQL 处理数据关联通过维度建模简化复杂的数据关系SPL 实现复杂计算专业处理高级分析需求各组件在保持独立性的同时通过清晰的接口定义实现无缝衔接形成了一个既灵活又可靠、既强大又可控的解决方案。润乾 NLQ 通过 MQL、DQL、SPL 的协同设计构建了一个层次清晰、职责分明的 Text2SQL 执行机制。MQL 作为规范文本的精确编译目标在保持足够表达力的同时确保了查询的规范性DQL 通过维度建模和关联透明化降低了数据访问的复杂度SPL 则专注于复杂指标计算扩展了系统的分析能力。NLQ词典与准确性NLQ 引擎是另一个关键的技术挑战。它要具备一定程度的语言解析能力能够准确理解规范文本中多样的表达方式。从技术层面看这相当于构建了一个小语言模型Small Language Model其开发难度也不容小觑。由于 NLQ 引擎基于规则构建不同语种的语法规则和表达习惯完全不同无法直接通用。例如汉语和英语在语序、分词、句式结构等方面存在根本性差异需要分别构建独立的解析体系。这里将先聚焦于解决汉语环境下的 NLQ 解析问题。NLQ 词典语义的映射基础NLQ 规则引擎如何能像“理解了一门语言”一样将仍有相当自由程度的规范文本准确地转换为语法严格的 MQL这就是NLQ 词典的任务。NLQ 词典是一个结构化的业务 - 数据映射知识库定义了业务语言中每个“词”在数据世界中身份、行为逻辑和关联关系。基本概念构筑查询语义的积木NLQ 词典围绕以下几个概念展开它们共同构成了从自然语言到 MQL 的转换路径表与实体表对应数据库中的物理表。实体是表的业务化视图本质上是表的子集同一个物理表可以对应多个不同的实体。例如“订单”是一个表除了订单实体外还可以有“新订单”本年订单实体附带了 Year(签单日期)Year(Now()) 的过滤逻辑。每个实体可以设置不同的字段组合和过滤条件满足不同的业务查询需求。宏字段是查询的最小语义单元可以映射到物理表的字段如“订单金额”并有更多的扩展性计算字段通过已有字段计算得出如通过“身高”和“体重”计算“BMI 指数”EMPLOYEE.WEIGHT*10000.0/EMPLOYEE.HEIGHT/EMPLOYEE.HEIGHT。外键字段通过订单表中的“客户 ID”关联到客户表从而引入“客户名称”、“客户城市”等字段这里可以借助 DQL 的外键属性化思路实现了跨表信息查询。指标通过表达式定义的聚合度量。有些复杂的计算指标会采用 SPL 语法实现 SQL 不擅长的计算。比如月活留存率股票连涨天数等。指标为复杂业务场景提供了强大的计算能力。字段簇与簇词这是 NLQ 词典的特色用于处理业务中常见的组合信息与语义歧义。字段簇是一组在业务上紧密相关的宏字段的集合。例如为订单表定义“发货”簇包含“发货城市”、“发货日期”、“发货省份”同时定义“收货”簇包含“收货城市”、“收货日期”、“收货省份”。簇词是字段簇的业务别名如“发货”、“收货”。当用户在规范文本中使用簇词时如“发货 城市 日期”NLQ 引擎会优先在该簇词对应的字段簇内寻找“城市”和“日期”字段。这一机制避免了全局搜索可能带来的歧义例如能区分用户要的是“发货日期”而非“签单日期”。举例查询“订单编码发货 城市 日期收货 城市 日期”引擎能准确识别出四个不同的字段结果列标题也会清晰显示为“发货城市”、“发货日期”、“收货城市”、“收货日期”。维、维词与常数词用于描述数据的分析视角和构建过滤条件实现智能过滤。维定义了分析视角如“城市”、“省份”、“年月”、“性别”。维词是维的业务名称。常数词与维绑定将业务语言中的值映射到底层数据存储。例如将“北京”、“上海”与“城市”维绑定其“真实值”对应数据库中的城市编码如 30101。用户输入“籍贯 北京 的雇员”时引擎能理解为 HOMECITY30101而用户无需知晓底层编码。举例查询“男雇员”或“直辖市 客户”尽管没有指定字段引擎也能通过常数词“男”、“直辖市”自动关联到“性别”、“城市类型”等维并找到表中与之匹配的字段进行过滤。特色词型应对灵活表达的武器库为了覆盖多样化的自然语言表达NLQ 词典配备了多种特色词型无效词用于过滤掉查询中的口语化虚词和语气词如“请帮我查一下”、“有哪些”、“记录”等使引擎能聚焦于有效信息。宏词用于处理口语化的业务概念将其转换为规范的查询逻辑。例如可以将“已售罄”定义为宏词其背后对应的逻辑是“库存量 0”。当用户查询“已售罄的商品”时NLQ 引擎会将其转换为规范的过滤条件。动词用于建立更复杂的过滤逻辑特别是涉及多个字段簇时。例如定义动词“发往”可以将其左侧条件关联到“发货”簇右侧条件关联到“收货”簇。这使得“北京 发往 青岛 的订单”能被准确解析为“发货城市 北京 且 收货城市 青岛”。动词“入职 超过 10 年”则能将“超过 10 年”映射到“雇用年数”这个计算字段。量词用于处理带有单位的数值自动进行单位换算。例如定义量词 万元其换算系数为 10000。当用户查询 金额大于 20 万元 时引擎会自动将 20 万元 转换为 200000 进行数值比较。用户在表达数值时可以使用更符合业务习惯的单位而无需关心底层数据的存储形式。比较词与连词大于、小于、等于等比较词定义了过滤关系且、或等连词则明确了多个过滤条件间的逻辑关系从而支持“年龄大于 40 且 性别 男”这样的复杂筛选。实例解析从文本到 MQL 的转换下面用几个示例理解词典如何驱动 MQL 生成。例1 基础过滤查询文本姓名为李芳的职务、出生日期和年龄NLQ 引擎解析分词姓名李芳职务出生日期年龄。识别“姓名”、“职务”、“出生日期”、“年龄”被识别为字段词确定它们来自员工实体。“李芳”被识别为常数由于前一个词是字段词“姓名”引擎将其构建为过滤条件姓名 李芳。生成 MQLSELECT 姓名, 职务, 出生日期, 年龄 FROM EMPLOYEE WHERE 姓名 李芳例2 字段簇与动词消除歧义文本查询北京发往青岛的订单NLQ 引擎解析分词北京发往青岛订单。识别“订单”被识别为实体。“发往”被识别为动词簇词。查询动词定义知其关联“发货”和“收货”两个字段簇。“北京”在动词左侧被分配给“发货”簇中的“城市”字段。“青岛”在动词右侧被分配给“收货”簇中的“城市”字段。生成 MQLSELECT ... FROM ORDERS WHERE (发货城市 30101) AND (收货城市 20201)(其中代码由常数词映射而来)例3 复杂聚合与子查询文本订单金额总和大于 20 万元的女员工NLQ 引擎解析识别主体“员工”为实体。“女”为常数词与“性别”维匹配过滤员工表。“订单金额总和大于 20 万元”是一个聚合条件。识别出“订单金额”来自订单表“总和”是聚合词“大于 20 万元”是比较条件。由于订单表与员工表通过“销售”字段关联引擎识别出这是一个基于子表聚合结果的过滤。大于 20 万元 这个比较条件NLQ 引擎会识别 万元 为量词并根据词典中定义的换算系数1 万元 10000自动进行单位转换。20 万元 在生成 MQL 时将被转换为 20*10000而不是直接使用数值 200000体现了量词保持业务表达的自然性。生成 MQL此 MQL 会表达为从员工表中查询其条件为子表订单表中对应销售员的订单金额总和大于 200000SELECT 性别 ,…,ORDERS.sum(订单金额) AS 订单金额总和FROM EMPLOYEEWHERE (性别 女)JOIN ORDERSHAVING 订单金额总和 20*10000例4 多表汇总与复杂指标计算文本各省的员工数、产品数和大订单数NLQ 引擎解析识别 各省 为维词作为统一的分组维度。员工数、产品数 被识别为基于 EMPLOYEE 表和 PRODUCT 表的计数聚合。大订单数 是一复杂指标该指标采用 SPL 语法定义用于计算订单金额超过最大订单金额 50% 的订单数量。引擎识别出这是一个多表同维汇总与复杂指标结合的查询需要按照 省份 维度分别从员工表、产品表和订单表进行聚合计算其中订单表需要调用 SPL 指标函数进行复杂计算。生成 MQL此 MQL 会表达为按省份维度分别统计员工数量、产品数量并调用大订单数指标进行计算。SELECT EMPLOYEE.count(雇员编码) AS 员工数,PRODUCT.count(产品编码) AS 产品数,ORDERS. 大订单数 () AS 大订单数ON 省份FROM EMPLOYEE BY 省份JOIN PRODUCT BY 省份JOIN ORDERS BY 省份指标定义大订单数指标采用 SPL 语法定义实现 SQL 难以直接表达的复杂计算 大订单数 (x?1.max( 订单金额)/2, ?1.count(订单金额 x))这个例子展示了 NLQ 如何同时处理多表关联员工表、产品表、订单表按省份关联、基础聚合计数统计和复杂指标计算基于相对阈值的大订单判定。解析过程是基于词典规则的、确定性的不用“再训练”每一步可追溯、可解释、可调试。当出现解析错误或无法解析的查询时可以在规则框架下快速定位问题是缺少词条、字段簇配置不当还是维度映射不完整当然也有可能是引擎的 BUG。这种可解释性将获得持续优化的能力通过补充词典配置等操作即可修复问题。相反 LLM 过于复杂而失去可解释性用它直接生成 SQL 或 MQL 也就缺乏可控性生成失败时难以诊断根源即使投入大量成本进行再训练也难以预测和保证改进效果。词典的构建、管理与工程实践词典构建是实现准确性的核心润乾 NLQ 提供了可视化的设计器来支持这一过程。元数据导入从 DQL 语义层自动获取表、字段、维度和关联关系等基础信息为词典奠定数据基础。业务化封装定义字段词将“SALARY”改为“薪水”将“PRODUCT_NAME”改为“产品名称”。创建字段簇根据业务逻辑将字段分组如创建“发货信息”、“收货信息”、“客户信息”等簇。设置实体为同一张表创建不同业务视图如“员工基础信息”、“员工财务信息”等并配置不同的字段簇。配置词汇表维护维词、常数词、比较词、动词等。持续测试与优化通过设计器的“搜索实验”功能使用真实例句进行测试查看解析过程与结果发现并修复词典配置的边界案例迭代优化逐步提升解析准确率。这个过程由懂业务的开发人员实施技术门槛远低于 AI 模型的训练与调优确保了 NLQ 方案的普适性和可落地性。将 LLM 的泛化能力限定在 文本转写 范畴并将企业特有的知识固化为可管理、可优化的词典规则构建一条通往实用可靠的自然语言数据查询的工程路径。这种基于词典的规则引擎方案使 Text2SQL 具备了可实施、可维护、可信任的企业级应用特性。结语润乾 NLQ 技术已解析完毕。我们从“规范文本”破局用“MQL”实现复杂性继而用“NLQ 词典”保证准确性。三者环环相扣共同构成了一个同时满足灵活性、准确性、复杂性的 Text2SQL 架构。润乾产品咨询对润乾产品感兴趣的小伙伴请扫码与我们联系企业微信润乾软件