2025年nl2sql大模型（2025年数据库 er模型）
LLM赋能BI之Text2SQL实现
NL2SQL方案在企业应用中面临着两个主要挑战：一是输出语义准确性衡量复杂，评估模型输出正确性困难；二是需要选择合适的大模型以提高性能。DB-GPT-Hub、SQLCoder等项目展示了基于LLM实现Text-to-SQL解析的实验成果，它们通过数据处理、模型训练和评估等步骤，实现了从数据处理到自动问答的全流程，降低了模型训练成本。
Text2SQL技术的核心价值技术定义：Text2SQL技术将自然语言问题转换为可执行SQL查询语句，实现通过自然语言与数据库交互，降低非技术用户的使用门槛，提升数据库使用效率。应用方向：属于自然语言理解（NLU/NLG）领域，兼具学术研究价值与工业界实用价值，是未来数据智能化的关键技术。
HD-SQL-LLaMA2与ChatData的结合，实现了精准的Text2SQL与便捷的数据分析，显著提升数据分析效率，释放企业数据价值。ChatData简化操作流程，降低技术门槛，推动更多业务团队参与数据驱动决策，提高组织协同效率与决策准确性。
NL2SQL笔记(一)——SQLNet
SQLNet是一个用于从自然语言生成结构化SQL查询的模型，其笔记要点如下：任务背景：数据集：使用WikiSQL数据集，该数据集包含大量由众包方式收集的自然语言问题与对应的表格结构。任务要求：根据给定的自然语言问题和表格结构，生成相应的SQL查询。
SQLNet 描述：SQLNet是一个创新的NL2SQL模型，它试图解决不使用传统的语义解析技术就能直接从自然语言生成SQL查询的问题。该模型通过深度学习技术，实现了对自然语言查询的准确理解和SQL查询的有效生成。
SQLNet的特性如下：数据集WikiSQL包括大量由众包方式收集的自然语言问题与表格结构，任务要求根据自然语言问题和表结构生成SQL查询。SQL查询具有固定格式，通常涉及聚合操作、列名、比较操作符和值。SQLNet简化模型输入包括自然语言问题和表列，输出为SQL查询。
nl2sql是什么意思
Text-to-SQL与NL2SQL无实质性差别，二者是同一技术的不同表述，均指将自然语言（NL）转化为结构化查询语言（SQL）的技术。
NL2SQL（Natural Language to SQL）是将自然语言自动转换为结构化查询语言（SQL）的技术。核心目标与本质其核心目标是理解用户自然语言查询意图，生成准确反映该意图的 SQL 语句，让用户无需掌握复杂 SQL 语法，就能与数据库高效交互。
NL2SQL（自然语言到结构化查询语言）和Text2SQL是人工智能领域中的重要技术，它们能够将用户的自然语言查询转化为机器可执行的SQL语句，从而极大地简化了数据分析的过程。GPT-BI，作为基于大模型的数据分析助手，正是这些技术的典型应用之一。
描述：SQLNet是一个创新的NL2SQL模型，它试图解决不使用传统的语义解析技术就能直接从自然语言生成SQL查询的问题。该模型通过深度学习技术，实现了对自然语言查询的准确理解和SQL查询的有效生成。
概述 在大模型智慧运营中，“问数”是一种通过自然语言提问的方式，从海量数据中快速获取所需信息和洞察的功能。它结合了NL2SQL（自然语言到结构化查询语言）技术和RAGflow模型，实现了从用户问题到SQL查询语句的自动生成与执行，极大地提高了数据查询和分析效率。
对于包含多个表和复杂关系的查询，XiYan-SQL能够准确地识别相关列和值，并生成正确的SQL查询。综上所述，XiYan-SQL框架通过融合多生成器集成策略和M-Schema数据库表征方法，显著提升了NL2SQL任务的效果。该框架在处理复杂数据库模式和查询方面表现出色，为自然语言到结构化查询语言的转换提供了新的突破。
大模型问数:NL2SQL+RAGflow智慧运营方案
1、大模型“问数”：NL2SQL+RAGflow智慧运营方案 概述 在大模型智慧运营中，“问数”是一种通过自然语言提问的方式，从海量数据中快速获取所需信息和洞察的功能。它结合了NL2SQL（自然语言到结构化查询语言）技术和RAGflow模型，实现了从用户问题到SQL查询语句的自动生成与执行，极大地提高了数据查询和分析效率。
2、目前NL2SQL任务中，微软提出的X-SQL（2019年）和HydraNet（2020年）是两个具有代表性的SOTA模型，其核心设计与性能优势如下： X-SQL模型模型结构：采用三层架构：编码器、上下文强化层、输出层。编码器：基于改良版BERT（MT-DNN），输入序列由自然语言问题（Query）和各列名称通过[SEP]拼接而成。
3、用户以自然语言的方式说出业务需求，大模型①（擅长语义理解）自动对问题作出建议和提炼，提炼后的问题会发送给聊天机器人。聊天机器人使用大模型②（擅长NL2SQL）构建SQL查询，通过提前定义的语义层，完成指标定义、管理、访问等工作，提升数据口径一致性。
4、中间层：业界独创的由数据虚拟化引擎驱动的数巅企业大模型，百亿大模型的分析准确度达95%以上，远超千亿大模型GPT4+NL2SQL 70%的准确度。数巅企业大模型拥有业界首创的基于数据虚拟化的检索增强（RAG）能力，超强任务规划能力及准确调用数百个通用数据分析工具的能力，兼具实用性与通用性。
NL2SQL任务SOTA模型
目前NL2SQL任务中，微软提出的X-SQL（2019年）和HydraNet（2020年）是两个具有代表性的SOTA模型，其核心设计与性能优势如下： X-SQL模型模型结构：采用三层架构：编码器、上下文强化层、输出层。编码器：基于改良版BERT（MT-DNN），输入序列由自然语言问题（Query）和各列名称通过[SEP]拼接而成。