发帖
雷达卡
在商业智能（BI）领域，让非技术背景的业务人员能够直接、高效地获取数据洞察，已成为一项关键需求。自然语言转SQL（Text2SQL）技术应运而生，旨在降低数据查询的技术门槛，使用户可以通过日常语言表达查询意图，并自动转换为可执行的SQL语句。随着大语言模型（LLM）的发展，这一目标似乎触手可及。
然而，尽管技术不断演进，Text2SQL 仍长期面临“灵活性”、“准确性”与“查询复杂性”三者难以兼顾的困境。现有方案要么牺牲准确性换取灵活表达，要么为了提升准确率而限制查询能力，始终未能在企业级应用场景中实现真正落地。
直接生成：一步到位的尝试及其局限
利用大语言模型直接将自然语言转化为 SQL 是最直观的技术路径。通过提示工程、微调或引入检索增强生成（RAG），可以将特定领域的知识注入模型，使其具备生成符合业务逻辑的 SQL 能力。
这种方法展现出极高的灵活性——用户可以用近乎口语的方式提问，无需遵循固定语法；同时，由于 LLM 在大量代码数据上进行了预训练，理论上也具备生成多表 JOIN、嵌套子查询等复杂 SQL 结构的能力，适用于多样化的业务场景。
但其根本缺陷在于准确性不足，根源是 LLM 的“幻觉”问题。即使生成的 SQL 语法正确，也可能存在语义错误，例如误判指标含义、错误关联表关系，或在时间维度计算上出现偏差。这类错误在决策支持系统中可能引发严重后果，而企业无法接受这种不确定性。
更关键的是，缺乏有效的确认机制来发现和纠正这些错误。大多数 BI 用户是业务人员，他们看不懂 SQL，也无法判断结果是否真实反映了自己的查询意图。因此，即使模型出错，也难以被及时识别。
此外，该路径的实施成本极高。无论是构建专用微调模型还是维护 RAG 知识库，都需要专业的 AI 团队支撑，相当于“为坐飞机先培养飞行员”，对多数企业而言不具备可行性。
中间层路径：结构化表示的折中策略与代价
为控制 LLM 的不可预测性，业界尝试引入“中间表示”作为过渡层，采用分步处理思路：首先由 LLM 将自然语言转化为结构化的中间语言（如 MQL，Metrics Query Language），再通过确定性规则引擎将其编译为最终 SQL。
这种设计初衷是为了约束 LLM 的输出空间，从而减少幻觉发生。但从实际效果看，准确性并未得到实质性改善。原因在于，像 MQL 这类自定义中间语言缺乏公开的大规模训练语料，LLM 很难掌握其精确语法规则，尤其当结构较复杂时，反而更容易产生误解和错误输出。
即便投入资源进行模型微调，也会因标注样本稀缺而难以达到理想精度。最终，准确性问题依然存在，且往往需要以牺牲功能为代价来缓解。
为了表面上提高稳定性，许多方案选择大幅简化中间层结构。虽然这确实降低了出错概率，但也意味着无法表达复杂的业务逻辑，如多层级聚合、跨表关联分析或条件嵌套查询。用户的提问无论多么巧妙，系统也只能响应基础操作，严重制约了应用范围。
与此同时，确认机制仍然缺失。JSON、XML 或专有格式的中间表示对业务人员来说依然是难以理解的“黑箱”。他们既无法阅读，也无法验证系统是否正确理解了原始意图，导致信任难以建立。
而且，这类方案的实施成本依然高昂。中间层本身不能解决领域知识嵌入的问题，仍需依赖 Fine-tuning 或 RAG 技术来补充企业特有的元数据和业务规则，整体开发与维护开销并未显著降低。
破局之道：润乾 NLQ 的“规范文本”路径
面对上述两条主流路径的局限，润乾 NLQ 提出了一种新的工程化解决方案——采用“规范文本”作为中间层，构建一种人机皆可理解的中介语言。
该方法的核心思想是：将不确定性限定在自然语言理解阶段，而在后续转换过程中完全消除随机性。具体而言，LLM 首先将用户输入的自然语言解析为标准化、结构清晰的“规范文本”，这一文本形式既保留了语义完整性，又具备明确的语法结构。
更重要的是，“规范文本”本身是面向人类可读的设计。业务人员可以在查询前对其进行查看和确认，确保系统理解无误。这种人类可参与的确认机制从根本上解决了准确性无法验证的问题，打破了以往“只能信、不能验”的困局。
一旦确认无误，系统便通过规则引擎将“规范文本”确定性地转换为标准 SQL。由于此过程不依赖模型推理，避免了二次幻觉风险，保证了最终查询语句的准确性和一致性。
同时，“规范文本”的结构设计天然支持复杂查询表达，包括多表连接、嵌套查询、动态过滤条件等高级功能，因而能够在不牺牲查询复杂性的前提下维持高准确率。
相比传统方案，该路径还具备显著的成本优势：无需大规模微调模型，也不必构建复杂的 RAG 检索体系，仅需基于已有业务语义配置解析规则即可快速部署，极大降低了技术门槛和运维负担。
结语：打破三难困境的可行路径
当前 Text2SQL 技术普遍陷入一个“三难困境”：在现有框架下，很难同时实现灵活性（支持多样化表达）、准确性（输出正确结果）与查询复杂性（处理高级逻辑）。
无论是直接生成还是引入中间层，其本质问题都在于：生成的内容无法被业务用户理解和验证。只要准确性始终处于“黑箱”状态，技术就难以真正落地。
润乾 NLQ 通过“规范文本”这一创新中间层，在保持高度灵活性的同时，借助人类可确认的方式解决准确性问题，并依托规则引擎保障复杂查询的支持能力。它不仅实现了三项核心指标的协同优化，更为 Text2SQL 的实用化提供了一条低门槛、高可靠、易推广的工程路径。
[p]注：文中涉及的产品名称和技术方案仅用于说明技术原理，不构成任何推荐导向。[/p]破局之道：基于“规范文本”的 NLQ 架构解析
面对传统 Text2SQL 方案在准确性与灵活性之间的两难困境，润乾 NLQ 创新性地提出了一种三阶段处理架构。其核心突破在于引入了可验证的“规范文本”作为中间表达层，重构了人机协同完成查询语义理解的流程。
三阶段转换流程
该架构的整体转换路径如下：
- 自然语言 → 规范文本：由大语言模型（LLM）负责将用户输入的非结构化自然语言转化为标准化、结构清晰的规范文本；
- 规范文本 → MQL：通过专用的 NLQ 引擎将规范文本解析为中间查询语言 MQL；
- MQL → SQL：最后由标准代码翻译程序将 MQL 编译为数据库可执行的 SQL 语句。
这一流程的关键创新点在于增加了“规范文本”这一中间环节。它不仅保留了自然语言的可读性，还具备机器可解析的结构特征，成为连接人类意图与系统执行之间的语义桥梁。
什么是“规范文本”？
规范文本是一种形式受控但表达贴近业务语言的中间表达方式，兼具人类可读和机器可处理的双重属性。以下是几个典型的规范文本示例：
- 出生日期在 1986 年 1 月至 1986 年 7 月的雇员
- 2023 年北京发往青岛的订单
- 商品单价大于等于 9.5 小于等于 12
这些句子虽然保持自然语言风格，但结构统一、单位完整、用词规范，便于后续自动化处理。
相比之下，原始自然语言往往存在多种不规范现象，例如：
- 出生日期在 1986 年 1 月至 7 月的雇员 —— 后半部分缺失年份信息，单位不一致；
- 请帮我查一下 2023 年北京发往青岛的订单 —— 包含请求类虚词，干扰语义提取；
- 查询商品表中单价在 9 块五毛钱到等于 12 块钱的 —— 口语化严重，数值表达模糊。
人机双向可读：核心优势所在
规范文本最根本的价值体现在其人机双向可读性：
- 人类可确认：由于采用业务人员熟悉的表述方式，而非技术格式如 JSON 或 XML，用户可以直观判断：“对，这就是我想要查的内容。” 这一确认机制有效防止了 LLM 的幻觉输出导致错误查询。
- 机器可解析：尽管外观像自然语言，但规范文本遵循严格的语法结构和受限词汇集，可通过确定性规则进行准确解析，避免歧义。
这种双重特性使得规范文本成为人机协作的理想中介层，既保障了交互体验的友好性，又为后续复杂逻辑处理提供了坚实基础。
支持复杂查询的能力延伸
得益于其结构化本质，规范文本能够承载多表关联、聚合计算、嵌套条件等高级查询语义，不会因中间层抽象而牺牲表达能力。这为实现企业级数据分析场景中的多样化需求提供了可能。
LLM 角色的重新定位
在此架构中，LLM 的职责从直接生成精确 SQL 转变为仅需完成自然语言到规范文本的转写任务。这项工作更侧重语义理解和表达归一化，与其核心能力高度契合。
这种角色转变带来了多重优势：
- 无需针对特定领域进行昂贵的 Fine-tuning 或构建 RAG 知识库，通用大模型即可胜任；
- 提示词设计简化，token 消耗显著下降，单次查询的计算成本降低 1–2 个数量级；
- 实施重点转向构建 NLQ 业务词典，该任务技术门槛较低，普通开发人员经过培训即可完成。
低成本与高并发的可行性
NLQ 引擎基于规则驱动，所涉词汇量通常在数千至数万之间，无需依赖 GPU 加速或大规模算力支撑。整个系统可在普通 CPU 上运行，并支持高并发处理，大幅降低部署与运维成本。
稳定性的双重保障机制
即使 LLM 在生成规范文本时出现偏差，系统仍具备两层防护：
- 用户可通过阅读规范文本及时发现语义偏差并手动修正；
- NLQ 引擎会对输入文本进行合规校验，仅允许符合语法规范的文本进入下一阶段。
这种设计确保了整体系统的鲁棒性和结果的可靠性。
灵活性、准确性与复杂性的统一
基于规范文本的 NLQ 架构成功破解了传统方法难以兼顾三大要素的难题：
- 灵活性：借助 LLM 处理多样化的自然语言输入；
- 准确性：通过规范文本的人工确认与确定性编译流程保障；
- 复杂性支持：利用规范文本的结构化特性支撑多维分析、跨表关联等高级功能。
可选路径：无需 LLM 的轻量方案
值得注意的是，规范文本的生成并不强制依赖 LLM。经过简单培训的业务人员可直接编写符合规范的查询语句。此时系统只需运行 NLQ 引擎进行解析即可完成 Text2SQL 转换，形成一种零 LLM 成本的极简实现模式，适用于对响应速度要求高或预算有限的场景。
关键实现考量
该架构的成功落地依赖于两个核心技术模块的设计与开发：MQL 层的构建与 NLQ 引擎的研发。
MQL 层的设计意义与挑战
在整体流程中，MQL 作为规范文本的编译目标，承担着至关重要的双重职能：
- 彻底消除语义歧义：即便经过规范化处理，文本仍可能存在多种解释路径，MQL 提供严格语法以锁定唯一正确含义；
- 控制查询边界：通过精心设计的语言结构限制不合理或资源消耗过大的查询行为，同时保留足够的表达能力以满足企业复杂分析需求。
因此，MQL 的设计必须在表达能力与语法约束之间取得平衡。具体设计原则与实现细节将在后续文章中详细展开。
NLQ 引擎开发的技术难点
尽管不依赖深度学习模型，NLQ 引擎的开发依然面临诸多挑战，包括但不限于：
- 如何定义并维护一套覆盖广泛业务场景的规范语法体系；
- 如何高效匹配动态变化的字段名、指标名与业务术语；
- 如何处理嵌套逻辑、多条件组合及时间维度转换等复杂语义结构。
这些问题的解决需要结合形式语言理论与实际业务经验，构建一个健壮、可扩展且易于维护的解析系统。
尽管面临诸多技术挑战，该架构凭借创新的规范文本设计，在自然语言表达的灵活性与机器处理所需的确定性之间实现了有效平衡。其中，通过引入可验证的“规范文本”作为中间表示形式，成功应对了长期困扰Text2SQL领域的准确性难题，为企业级场景下的大规模工程化应用提供了切实可行的技术路径。
一个关键的技术难点在于NLQ引擎的构建。该引擎需具备较强的语言解析能力，能够准确识别并理解规范文本中多样化的表达方式。从技术实现角度看，这相当于开发一个小规模语言模型（Small Language Model），其研发复杂度较高。由于NLQ引擎依赖规则体系进行构建，而不同语言在语法结构和表达习惯上存在显著差异，难以实现跨语种通用。例如，汉语与英语在句子语序、词语切分以及句式构成等方面具有本质区别，必须分别建立独立的解析框架。本文将重点围绕汉语环境下的NLQ解析问题展开探讨。
京公网安备 11010802022788号
