SQLBot ist ein intelligentes Abfragetool, das LLM- und RAG-Technologien für die Umwandlung natürlicher Sprache in SQL kombiniert.

Die technische Architektur und die Kernfunktionen von SQLBot

Als innovative Lösung für intelligente Datenabfragesysteme basiert die Kerntechnologie von SQLBot auf dem synergetischen Rahmen von Large Language Model (LLM) und Retrieval Augmentation Generation (RAG). Das System analysiert die Eingaben des Benutzers in natürlicher Sprache durch die leistungsstarke semantische Verständnisfähigkeit des LLM und ruft gleichzeitig kontextbezogene Informationen wie Tabellenstruktur und Feldbeschreibungen aus Datenbank-Metadaten mit Hilfe der RAG-Technologie ab. Der duale Mechanismus stellt sicher, dass die generierte SQL-Anweisung nicht nur die Abfrageabsicht des Benutzers erfüllt, sondern auch genau mit der Datenstruktur übereinstimmt.

Ein typischer Arbeitsablauf besteht aus drei Schlüsselschritten: Zunächst analysiert das System natürlichsprachliche Anfragen wie "Abfrage der Verkäufe der 5 wichtigsten Produkte des letzten Monats"; dann sucht es automatisch nach verkaufsbezogenen Tabellen und Feldern im Datenbankschema; schließlich generiert es Standard-SQL wie "SELECT product_name, SUM(amount) FROM sales WHERE... ORDER BY... LIMIT 5". Name, SUM(Betrag) FROM sales WHERE... ORDER BY... LIMIT 5″. Tests zeigen, dass diese Kombination von Technologien die Genauigkeit der SQL-Generierung um mehr als 40% im Vergleich zu reinen LLM-Lösungen verbessert.

Als Erweiterungsmodul des Open-Source-BI-Tools DataEase wurde SQLBot speziell mit einer modellunabhängigen Architektur entwickelt, die flexibel auf eine Vielzahl großer Modelle wie GPT-4, Wenxin Yiyin usw. zugreifen kann und an Mainstream-Datenbanken wie MySQL angepasst werden kann, um eine intelligente End-to-End-Abfrage-Pipeline zu bilden.

Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSQLBot: Der intelligente Bot, der natürliche Sprache in SQL-Abfragen umwandeltDie