开源！
开源！支持大模型的SQL语言系统
源代码
https://www.gitpp.com/sqlbao/projects0601892
专注于将数据库表结构通过检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）技术进行训练，从而实现从自然语言文本到SQL查询的智能转换（Text to SQL）。该框架旨在简化复杂的数据库查询过程，使开发者和用户能够通过简单的自然语言描述获取所需数据。
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主要特性：
- 生成式SQL
：利用强大的生成式大模型，自动将自然语言问题转化为精确的SQL查询语句。 - RAG训练
：通过检索增强生成技术对数据库表结构进行深度学习训练，提高SQL生成的准确性和效率。 - 类型安全与灵活易用
：结合Java的泛型机制确保编译期类型检查，同时提供简洁直观的API设计，易于集成到现有项目中。 - 多数据库支持
：兼容多种主流数据库系统，满足不同应用场景的需求。 - 性能优化
：经过精心设计与调优，在保证高效执行的同时保持良好的可读性。
开源的SQL语言系统，专注于通过检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）技术对数据库表结构进行训练，实现从自然语言文本到SQL查询的智能转换（Text to SQL）。该框架的核心目标是简化复杂的数据库查询过程，使开发者和用户能够通过简单的自然语言描述获取所需数据，降低SQL查询的技术门槛。
主要特性
- 生成式SQL
利用强大的生成式大模型（如GPT系列、Llama等），自动将自然语言问题转化为精确的SQL查询语句。 支持复杂的SQL语法，包括嵌套查询、多表连接、聚合函数等，满足多样化的查询需求。 - RAG训练
通过检索增强生成技术对数据库表结构进行深度学习训练，提高SQL生成的准确性和效率。 RAG技术结合了检索和生成的优势，能够更好地理解数据库的结构和语义，从而生成更符合用户意图的SQL查询。 - 类型安全与灵活易用
结合Java的泛型机制，确保编译期类型检查，减少运行时错误。 提供简洁直观的API设计，易于集成到现有项目中，降低开发成本。 - 多数据库支持
兼容多种主流数据库系统，如MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server等，满足不同应用场景的需求。 支持跨数据库查询，方便用户在不同数据库之间进行数据迁移和分析。 - 性能优化
经过精心设计与调优，在保证高效执行的同时保持良好的可读性。 支持SQL查询的缓存和优化，减少重复查询的开销，提高系统响应速度。
核心价值
- 降低技术门槛
通过自然语言到SQL的智能转换，用户无需具备专业的SQL知识即可完成复杂的数据库查询，降低了技术门槛。 - 提高开发效率
自动生成SQL查询语句，减少了手动编写SQL的时间和精力，提高了开发效率。 支持多数据库兼容，方便开发者在不同项目中复用代码，减少重复开发。 - 增强查询准确性
通过RAG技术对数据库表结构进行深度学习训练，提高了SQL生成的准确性和效率，减少了因SQL语法错误或逻辑错误导致的问题。 - 提升用户体验
简洁直观的API设计和类型安全机制，使开发者能够更轻松地集成和使用该系统，提升了用户体验。 - 支持复杂查询
支持复杂的SQL语法和跨数据库查询，满足了多样化的查询需求，适用于各种业务场景。
应用场景
- 数据分析与报表生成
用户可以通过自然语言描述查询需求，系统自动生成SQL查询语句并返回结果，方便进行数据分析和报表生成。 - 数据迁移与同步
支持跨数据库查询，方便用户在不同数据库之间进行数据迁移和同步。 - 业务智能与决策支持
通过自然语言到SQL的智能转换，业务人员可以更方便地获取所需数据，为业务决策提供支持。 - 开发与测试
开发者可以通过自然语言描述测试用例，系统自动生成SQL查询语句进行测试，提高了开发和测试效率。
开源！支持大模型的SQL语言系统
源代码
https://www.gitpp.com/sqlbao/projects0601892
专注于将数据库表结构通过检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）技术进行训练，从而实现从自然语言文本到SQL查询的智能转换（Text to SQL）。该框架旨在简化复杂的数据库查询过程，使开发者和用户能够通过简单的自然语言描述获取所需数据。
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