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96SEO 2026-08-03 13:52 0
这是一篇系列文，请按照顺序阅读。
主要痛点： 使用者无法理解复杂数据库结构，导致查询需求无法精准转化为SQL语句。话说回来，传统方法需要使用者表结构和字段关系。而实际业务场景中使用者只关心结果而非技术实现。
整个流程的终态是：使用者输入一句自然语言，程序输出一张查询结果表。
为什么需要这个流程？
/* 数据在哪？
/ -- 数据库里有几十上百张表、成千上万个字段，使用者不可能知道。必须有一套自动定位"该查哪些表、用哪些列"的机制。/
/* SQL 对吗？话说回来，/ -- LLM 生成的 SQL 不能直接拿去执行。现实场景中，一条错误的 SQL 可能扫全表、锁表，甚至把线上服务拖垮。老实说，必须先验证、再执行。/
这三个问题决定了流程的主干：
再看这些问题导致。
mermaid
graph TD;__start__
extract_keywords
recall_column
recall_metric
recall_value
merge_retrieved_info
filter_table
filter_metric
add_extra_context
generate_sql
validate_sql:::warning
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