Text2SQL 智能问答系统开发-预定义模板（二）
背景
在构建一个支持多轮对话的 Text2SQL 系统过程中，我完成了以下关键功能：
已完成
- 基础 Text2SQL 功能实现
实现用户输入自然语言问题后，系统能够自动生成 SQL 并执行返回结果。 - 用户交互优化
支持用户通过补充信息对查询进行调整，提升易用性。 - 模糊时间处理机制
对“最近”“近期”等模糊时间关键词进行补全或引导，提升时间表达准确性。 - 预定义高频问题与回答
对一些可预见的问题设置高质量回复，提高响应质量和效率。
后续优化
- 构建高质量知识库
针对数据结构、字段定义、样例问题等，持续完善知识库，确保 SQL 生成的准确率。 - 引入持续学习机制
通过用户反馈和历史数据，不断优化模型能力与表现。 - 高质量测试集
- 引入高质量的测试集来测试Text2SQL的效果与准确率
- 智能体节点，自动纠错
- 避免现在一次性生成SQL，多次生成纠错，提高质量
编排
工作流核心概览
- 检索预定义模板
- 选择预定义模板
提取用户选择的模板
提示词：
以下是之前提供给用户的选项： 会话变量 / template_choose_question ；用户选择了： 开始 / sys.query ；请从上面的选项中提取并输出用户选择对应的内容，不要输出任何额外解释。
生成完整的SQL
提示词：
你是一个专业的 SQL 助理。请根据以下两种情况之一进行处理：
情况一：提供的是完整 SQL 语句
如果你判断 SQL 已经是完整的、可直接执行的查询语句（例如包含完整的 SELECT、FROM、WHERE、ORDER BY 等），请直接原样输出它，不进行任何修改，不要输出\n字符。
情况二：提供的是SQL 模板（不完整）
如果 SQL 是一个模板或部分语句（如缺少 WHERE 条件、ORDER BY 等），请结合用户问题的描述，补全并输出完整 SQL 查询语句；
生成语句时，请仅使用模板中已有的字段、表结构，不要添加不合理字段；
输出格式为纯 SQL 语句，不加解释，不要输出\n字符。
输入内容：
SQL 输入（模板或完整 SQL）： 检索SQL模板 / result ； 用户问题： 会话变量 / last_question ；请根据上述规则，输出最终 SQL 查询语句。
预定义模板
| 编号 | 问题描述 | SQL 模板 | 类型 |
|---|---|---|---|
| Q1 | 查询某城市的客户公司名称 | SELECT company_name, city FROM customers WHERE city = '{{city}}'; | SQL模板 |
| Q2 | 查询某一年的订单数量 | SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE EXTRACT(YEAR FROM order_date) = {{year}}; | SQL模板 |
| Q3 | 查询某个客户的所有订单 | SELECT * FROM orders WHERE customer_id = '{{customer_id}}'; | SQL模板 |
| Q4 | 查询每个产品的总销售数量 | SELECT p.product_name, SUM(od.quantity) AS total_sold FROM products p JOIN order_details od ON p.product_id = od.product_id GROUP BY p.product_name ORDER BY total_sold DESC; | 完整SQL |
| Q5 | 查询某库存阈值以下的产品 | SELECT product_name, units_in_stock FROM products WHERE units_in_stock < {{stock_threshold}}; | SQL模板 |
| Q6 | 查询某员工经手的订单 | SELECT * FROM orders WHERE employee_id = {{employee_id}}; | SQL模板 |
| Q7 | 查询某时间段内的订单数 | SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE order_date BETWEEN '{{start_date}}' AND '{{end_date}}'; | SQL模板 |
| Q8 | 查询某类产品的销售明细 | SELECT p.product_name, od.quantity, od.unit_price FROM products p JOIN order_details od ON p.product_id = od.product_id JOIN categories c ON p.category_id = c.category_id WHERE c.category_name = '{{category_name}}'; | SQL模板 |
| Q9 | 查询某个供应商提供的产品 | SELECT product_name FROM products WHERE supplier_id = {{supplier_id}}; | SQL模板 |
| Q10 | 查询某年每个月的订单数 | SELECT EXTRACT(MONTH FROM order_date) AS month, COUNT(*) AS order_count FROM orders WHERE EXTRACT(YEAR FROM order_date) = {{year}} GROUP BY month ORDER BY month; | SQL模板 |
第二轮对话选择
需要记录第一轮的提供选项，然后通过LLM判断用户是选择的哪个选项，然后进行模板匹配
第二轮对话根据模板生成SQL
Decimal结果报错
这边精确度不要求太高，需要在LLM节点中指出不让生成decimal结果。
解决方案：
- LLM指出解决
- 在SQLexcute节点中，选择使用markdown格式返回
偶尔抽风提取参数出错
检索测试：提示词提取参数
有一些参数提取没有输入示例，导致提取效果不佳，通过输入示例来提高成功率
换行符报错
后续生成的SQL带有换行符，需要在Prompt里面限制一下
测试报告
1. 查询某城市的客户公司名称
- “Berlin有哪些客户公司？”（执行成功）√
- “请列出在Berlin的客户公司名称。”（执行成功）√
- “Berlin的客户都叫什么公司？”（执行成功）√
2. 查询某一年的订单数量
- “2021 年一共下了多少订单？”（执行成功）√
- “请统计 2022 年的订单总量。”（执行成功）√
- “去年（2024）的订单数是多少？”（执行成功）√
3. 查询某个客户的所有订单
- “客户HANAR的订单有哪些？”（执行成功）√
- “帮我查一下 HANAR 公司所有订单。”（执行成功）√
- “HANAR这个客户买过什么？”（执行成功）√
4. 查询每个产品的总销售数量
- “每种产品卖了多少？”（执行成功）√
- “按产品统计总销量。”（执行成功）√
- “各个商品的销售总量是多少？”（执行成功）√
5. 查询某库存阈值以下的产品
- “库存少于 50 的产品有哪些？”（执行成功）√
- “哪些商品的库存量低于 10？”（执行成功）√
- “请列出库存不足 100 的所有货品。”（执行成功）√
6. 查询某员工经手的订单
- “员工4处理过哪些订单？”（执行成功）√
- “员工 ID 为 4 的订单记录。”（执行成功）√
- “员工4负责的订单有哪些？”（执行成功）√
7. 查询某时间段内的订单数
- “2023 年 1 月到 3 月有多少订单？”（执行成功）√
- “今年上半年下了多少单？”（执行成功）√
- “5 月 1 日到 5 月 10 日的订单量。”（执行成功）√
8. 查询某类产品的销售明细
- “Seafood的销售情况如何？”（执行成功）√
- “Seafood类产品的详细销量。”（执行成功）√
- “Seafood类别的销售记录。”（执行成功）√
9. 查询某个供应商提供的产品
- “供应商 8 提供哪些商品？”（执行成功）√
- “8供应商的供货明细。”（执行成功）√
- “8供应商供应了什么产品？”（执行成功）√
10. 查询某年每个月的订单数
- “2022 年每个月有多少订单？”（执行成功）√
- “去年各月的订单统计。”（执行成功）√
- “2023 年月度订单量。”（执行成功）√
11. 每位员工处理的订单数量
- “每个员工处理了多少订单？”（执行成功）√
- “按员工统计订单数量。”（执行成功）√
- “员工订单量排行榜。”（执行成功）√