保证生成准确性的关键在于以下实践方法：
preparatory phase
- 完整Schema文件：包含所有表关系、字段类型和约束条件
- naming convention：避免使用保留字或特殊字符命名表和字段
- 注释补充：在Schema中添加字段业务含义的注释
使用阶段
- Concretization of the problem：明确时间范围、筛选条件等要素，如“2023年Q3的订单”优于“近期订单”
- step by step verification：复杂查询拆解为多个简单查询组合
- Calibration of results：首次生成的查询建议在测试环境执行验证
Optimization Tips
- 对高频查询可保存为模板复用
- 主动标记不符合预期的生成结果帮助AI优化
- 定期更新Schema文件保持与生产环境同步
当发现生成不够理想时，尝试以下调整：重新组织问题表述、增加限定词、检查Schema是否包含相关表。实践证明，规范的数据库设计和准确的问题描述可使生成准确率提升40%以上。
This answer comes from the articleText2Query：使用自然语言生成SQL和MongoDB查询语句的工具The
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何确保Text2Query生成的查询语句准确可靠？
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