从自然语言文本到SQL查询的智能转换，中国人开源
源代码
https://www.gitpp.com/dify4j/project0802gvv001sql
基于国内外先进生成式大模型实现Nl2sql的Java框架，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。
主要特性包括：
- 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。
本开源适用于希望在Java应用程序中快速、安全地进行复杂数据库操作，并且希望通过自然语言处理技术为传统企业应用快速的实现AI赋能。
工作原理
工作原理基于 RAG 技术，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，从而实现从自然语言文本到SQL查询的智能转换。
一、项目背景与定位
痛点解决
传统数据库查询需掌握SQL语法，非技术人员门槛高；即使开发者也需手动编写复杂查询，效率低下。本项目通过AI技术实现自然语言到SQL的自动转换，降低数据库操作门槛。开源价值
作为中国人主导的开源项目，填补了Java生态中基于生成式大模型+RAG技术的NL2SQL框架空白，助力企业快速实现AI赋能。
二、核心特性与技术亮点
1. 生成式SQL转换
- 技术实现
：集成国内外先进生成式大模型（如GPT、文心等），通过微调或提示工程优化SQL生成能力。 - 优势
： 支持复杂查询（多表关联、子查询、聚合函数等）。 自动补全表名、字段名，减少人工错误。
2. RAG检索增强生成
- 工作流
： - 结构解析
：提取数据库表结构（表名、字段、关系）构建知识图谱。 - 语义检索
：将用户问题与表结构匹配，定位相关表和字段。 - 生成优化
：结合检索结果引导大模型生成更准确的SQL。 - 效果
：显著提升生成准确性，尤其对领域专用数据库（如医疗、金融）。
3. 类型安全与Java生态集成
- 类型安全
：利用Java泛型实现编译期类型检查，避免运行时错误。 - API设计
：提供Fluent风格接口，支持链式调用，示例： java
SqlGenerator.builder() .database(mysqlConfig) .model("gpt-4-turbo") .build() .generate("查询销售额大于1000的订单");
4. 多数据库支持
- 兼容性
：通过JDBC抽象层支持MySQL、PostgreSQL、Oracle等主流数据库。 - 扩展性
：插件式设计，可快速适配新数据库。
5. 性能优化
- 缓存机制
：缓存频繁查询的表结构，减少检索延迟。 - 异步处理
：支持非阻塞调用，提升高并发场景性能。
三、技术架构
分层设计
层级 组件 功能 接口层 REST API/Java SDK 对外提供服务入口 逻辑层 RAG引擎、SQL生成器 核心转换逻辑 数据层 数据库元数据存储、模型服务 存储表结构、调用大模型API 关键模块
- 表结构解析器
：从数据库导出元数据，构建语义索引。 - 查询理解模块
：使用NLP技术解析用户意图（如筛选、排序、分组）。 - SQL校验器
：基于语法树验证生成SQL的合法性。
四、应用场景
- 企业内部工具
业务人员通过自然语言查询报表数据，无需依赖IT部门。 开发者快速构建数据看板，减少手动写SQL时间。 - 低代码平台
集成到低代码开发工具中，实现可视化数据库操作。 - AI助手
嵌入聊天机器人，支持用户通过对话获取数据（如"本月销售额同比变化？"）。
、开源优势
- 社区支持
：活跃的开发者社区提供问题解答和功能迭代。 - 定制化
：可修改源码适配特定业务需求（如自定义SQL模板）。 - 成本优化
：避免商业NL2SQL工具的高昂授权费用。
未来规划
支持更多大模型（如Llama 3、Qwen）。 增加SQL解释功能，帮助用户理解生成逻辑。 优化多轮对话能力，支持上下文关联查询。
项目地址：GitPP - NL2SQL框架
适合人群：Java开发者、数据库管理员、AI工程师、企业IT部门
通过该项目，开发者可快速构建智能数据库查询系统，推动业务数据化决策进程。
从自然语言文本到SQL查询的智能转换，中国人开源
源代码
https://www.gitpp.com/dify4j/project0802gvv001sql
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