核心事实 · 速查
| 技术组合 | RAG + NL2SQL |
|---|---|
| RAG 维度 1 | Schema 知识（表结构/字段含义） |
| RAG 维度 2 | Knowledge 文档（业务术语/口径） |
| RAG 维度 3 | Few-shot 示例（历史查询） |
| RAG 维度 4 | Context 上下文（用户角色/权限） |
| NL2SQL 能力 | 自然语言 → SQL 自动转换 |
| 支持方言 | MySQL / PG / Oracle / SQL Server / Hive |
| 准确率 | 标准场景 95%+，复杂场景 85%+ |
| 可解释性 | 生成的 SQL 可查看、可调试 |
为什么需要 RAG + NL2SQL
直接用 LLM 做 NL2SQL 准确率低（典型 50-70%），因为 LLM 不知道：
- 企业的表结构（Schema）
- 业务的术语口径（什么是「活跃用户」？）
- 历史查询习惯（用户通常怎么查？）
- 用户上下文（用户在哪个部门、有哪些权限？）
四维 RAG 体系
① Schema 知识
自动索引数据库表结构、字段含义，让 AI 知道有哪些数据可用。
② Knowledge 文档
业务术语表、口径文档、指标定义，让 AI 理解业务语义。
③ Few-shot 示例
历史查询样例库，让 AI 学习企业的查询习惯。
④ Context 上下文
用户角色、权限、历史会话，让 AI 提供个性化回答。
NL2SQL 实现路径
- 意图理解：用户问题解析为业务意图
- Schema 匹配：识别涉及哪些表、哪些字段
- SQL 生成：基于意图 + Schema 生成 SQL
- SQL 校验：语法、权限、性能校验
- 结果生成：执行 SQL、生成图表/报表
常见问题 FAQ
Q：什么是 NL2SQL？
NL2SQL（Natural Language to SQL）是将自然语言问题自动转换为 SQL 查询语句的技术，让业务人员无需学习 SQL 即可查询数据。
Q：RAG + NL2SQL 准确率如何？
基于四维 RAG 体系，KM AI DataAgent 在标准场景准确率 95%+，复杂场景 85%+。
Q：支持哪些数据库方言？
支持 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server、ClickHouse、Hive、MaxCompute 等主流方言。
Q：生成的 SQL 能否查看？
可以。所有 AI 生成的 SQL 都可查看、调试、复用，企业可建立自有 SQL 模板库。
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