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Text2SQL研究-Chat2DB体验与剖析

news 2025/8/14 3:35:24

文章目录

- 概要
- 业务数据库配置
- Chat2DB安装设置
- 原理剖析
- 小结

概要

近期笔者在做Text2SQL的研究，于是调研了下Chat2DB，基于车辆订单业务做了一些SQL生成验证，有了一点心得，和大家分享一下.：

业务数据库设置

基于车辆订单业务，模拟新建了以下四张表，并添加了一些测试数据
1. organization：组织表，包含组织id，组织名称，组织分类等3个字段；
3. vehicle：车辆信息表，包含组织id，车辆id，车牌号码，使用年限等字段;
4. refueling_order：车辆加油订单表，包含组织id,车辆id，车牌号码，加油时间，加油费用等字段
5. **driven_distance**：车辆行驶里程表，包含组织id,车辆id，车牌号码，年份，行驶里程等字段

Chat2DB安装设置

docke安装Chat2DB服务，

//通过docker，安装运行最新版本的chat2db容器docker run --name=chat2db -ti -p 10824:10824 -v ~/.chat2db-docker:/root/.chat2db  chat2db/chat2db:latest

安装完毕：打开链接登录系统，http://172.21.108.51:10824/login
配置数据库连接
配置Custom Ai，笔者设置体验了Chat2DB以及OpenAI
进入WorkSpace页面，连接配置好的业务数据库，并选择里面的的四张业务表（这一步非常重要，否则无法生成准确的SQL语句）
进入Dashboard页面，尝试生成SQL语句，并显示图表

原理剖析

从GIT上下载并剖析源码，最核心的Text-2-SQL生成代码部分：

ChatController::completions：Controller入口，接受Web端请求，生成SQL，并通过WebSocket返回

/*** SQL转换模型** @param queryRequest* @param headers* @return* @throws IOException*/@GetMapping("/chat")@CrossOriginpublic SseEmitter completions(ChatQueryRequest queryRequest, @RequestHeader Map<String, String> headers)throws IOException {//默认30秒超时,设置为0L则永不超时SseEmitter sseEmitter = new SseEmitter(CHAT_TIMEOUT);String uid = headers.get("uid");if (StrUtil.isBlank(uid)) {throw new ParamBusinessException("uid");}//提示消息不得为空if (StringUtils.isBlank(queryRequest.getMessage())) {throw new ParamBusinessException("message");}return distributeAISql(queryRequest, sseEmitter, uid);}

distributeAISql:根据请求语句，以及系统的Custom AI设置进行SQL生成

/*** distribute with different AI** @return*/public SseEmitter distributeAISql(ChatQueryRequest queryRequest, SseEmitter sseEmitter, String uid) throws IOException {ConfigService configService = ApplicationContextUtil.getBean(ConfigService.class);Config config = configService.find(RestAIClient.AI_SQL_SOURCE).getData();String aiSqlSource = AiSqlSourceEnum.CHAT2DBAI.getCode();if (Objects.nonNull(config)) {aiSqlSource = config.getContent();}AiSqlSourceEnum aiSqlSourceEnum = AiSqlSourceEnum.getByName(aiSqlSource);if (Objects.isNull(aiSqlSourceEnum)) {aiSqlSourceEnum = AiSqlSourceEnum.OPENAI;}uid = aiSqlSourceEnum.getCode() + uid;switch (Objects.requireNonNull(aiSqlSourceEnum)) {case OPENAI :return chatWithOpenAi(queryRequest, sseEmitter, uid);case CHAT2DBAI:return chatWithChat2dbAi(queryRequest, sseEmitter, uid);case RESTAI :case FASTCHATAI:return chatWithFastChatAi(queryRequest, sseEmitter, uid);case AZUREAI :return chatWithAzureAi(queryRequest, sseEmitter, uid);case CLAUDEAI:return chatWithClaudeAi(queryRequest, sseEmitter, uid);case WENXINAI:return chatWithWenxinAi(queryRequest, sseEmitter, uid);case BAICHUANAI:return chatWithBaichuanAi(queryRequest, sseEmitter, uid);case TONGYIQIANWENAI:return chatWithTongyiChatAi(queryRequest, sseEmitter, uid);case ZHIPUAI:return chatWithZhipuChatAi(queryRequest, sseEmitter, uid);}return chatWithOpenAi(queryRequest, sseEmitter, uid);}

chatWithOpenAi：通过选择的业务表结构以及客户的问题生成prompt，来从大模型获取所需的SQL语句

/*** 使用OPENAI SQL接口** @param queryRequest* @param sseEmitter* @param uid* @return* @throws IOException*/private SseEmitter chatWithOpenAi(ChatQueryRequest queryRequest, SseEmitter sseEmitter, String uid)throws IOException {String prompt = buildPrompt(queryRequest);if (prompt.length() / TOKEN_CONVERT_CHAR_LENGTH > MAX_PROMPT_LENGTH) {log.error("提示语超出最大长度:{}，输入长度:{}, 请重新输入", MAX_PROMPT_LENGTH,prompt.length() / TOKEN_CONVERT_CHAR_LENGTH);throw new ParamBusinessException();}List<Message> messages = new ArrayList<>();prompt = prompt.replaceAll("#", "");log.info(prompt);Message currentMessage = Message.builder().content(prompt).role(Message.Role.USER).build();messages.add(currentMessage);buildSseEmitter(sseEmitter, uid);OpenAIEventSourceListener openAIEventSourceListener = new OpenAIEventSourceListener(sseEmitter);OpenAIClient.getInstance().streamChatCompletion(messages, openAIEventSourceListener);LocalCache.CACHE.put(uid, JSONUtil.toJsonStr(messages), LocalCache.TIMEOUT);return sseEmitter;}

最后根据docker日志，可以发现chat2db 的mysql prompt组成，从这里可以发现真相其实并不复杂，整个Chat2DB可以说了除了通用的数据库方面的增删改查，最核心的部分其实就是根据表结构和用户问题生成prompt了

请根据以下table properties和SQL input将自然语言转换成SQL查询. MYSQL SQL tables, with their properties:["CREATE TABLE `driven_distance` (\n  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,\n  `organization_id` bigint(20) DEFAULT NULL,\n  `vehicle_id` bigint(20) DEFAULT NULL,\n  `license_plate` varchar(255) DEFAULT NULL,\n  。。。"]SQL input: 2023年，每个季度的加油金额各是多少元？