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Virtual Ontology：基于语义层的自然语言SQL生成系统技术深度解析

news 2025/11/15 8:24:41

摘要

Virtual Ontology是一个创新的语义数据访问系统，通过轻量级本体层将自然语言查询直接转换为SQL，实现了无需ETL流程即可查询现有SQL数据库的能力。本文深入分析该系统的架构设计、核心组件实现和关键技术细节，以MES制造执行系统为应用场景，详细解读从业务概念到SQL查询的完整转换流程，为构建语义化数据访问系统提供实践参考。

1. 项目应用场景

1.1 核心应用领域

Virtual Ontology项目主要应用于制造执行系统（MES）数据分析场景，解决传统数据分析中业务人员与技术人员之间的沟通壁垒问题。

传统数据分析流程的痛点：

  • 业务人员需要将业务问题转换为技术需求
  • 技术人员需要理解业务逻辑并编写SQL
  • 迭代周期长，响应速度慢
  • 需要维护复杂的ETL流程和语义系统

Virtual Ontology的解决方案：

  • 业务人员直接使用自然语言提问
  • 系统自动将问题转换为SQL查询
  • 无需ETL，直接查询现有SQL数据库
  • 通过轻量级本体定义业务概念映射

1.2 典型业务场景

根据项目中的MES数据分析实现，系统支持以下典型业务场景：

  1. 产能分析：比较最佳性能与当前性能
  1. 瓶颈检测：识别限制生产的设备
  1. 质量调查：发现缺陷率的模式
  1. 停机影响：计算停机的财务成本
  1. 级联分析：追踪上下游设备的影响

1.3 实际应用效果

根据项目README中的实验数据：

  • 查询成功率：首次尝试86%，单次优化后98%
  • 数据规模：支持36,000+条记录的数据集
  • 查询复杂度：支持复杂聚合和窗口函数
  • 集成能力：与Python可视化工具良好集成

2. 学习目标

2.1 核心学习目标

通过深入分析Virtual Ontology项目，学习者应该能够：

  1. 理解虚拟本体架构：掌握如何通过轻量级本体定义业务概念与数据库结构的映射关系
  1. 掌握自然语言到SQL转换：理解LLM如何结合本体规范将业务问题转换为SQL查询
  1. 学习API设计模式：掌握FastAPI构建安全SQL查询接口的最佳实践
  1. 理解模式学习机制：学习如何从成功查询中提取可复用模式

2.2 核心代码学习路径

路径1：本体定义与映射
  • 文件：ontology/ontology_spec.yaml - 业务概念定义
  • 文件：ontology/database_schema.yaml - 数据库结构映射
  • 学习重点：如何定义类、关系、属性和业务规则
路径2：API服务实现
  • 文件：api/main.py - FastAPI主服务
  • 文件：api/models.py - 数据模型定义
  • 文件：api/database.py - 数据库连接与初始化
  • 学习重点：SQL查询接口设计、安全控制、错误处理
路径3：查询执行与日志
  • 文件：query-log.sh - 查询执行脚本
  • 学习重点：查询日志记录、意图捕获、模式提取
路径4：模式学习
  • 文件：ontology/learned_ontology_traversal_patterns.yaml - 学习到的查询模式
  • 学习重点：如何从成功查询中提取可复用模式

3. 目录结构分析

virtual-ontology/
├── api/                          # API服务层
│   ├── main.py                   # FastAPI主应用，提供SQL查询接口
│   ├── models.py                 # SQLModel数据模型定义
│   └── database.py               # 数据库连接、表创建、数据导入
│
├── ontology/                     # 本体定义层
│   ├── ontology_spec.yaml        # 业务本体规范（类、关系、属性、规则）
│   ├── database_schema.yaml      # 数据库结构映射配置
│   └── learned_ontology_traversal_patterns.yaml  # 学习到的查询模式库
│
├── data/                         # 数据文件
│   ├── mes_data_sample.csv       # MES数据样本
│   └── mes_data_with_kpis.csv    # 包含KPI的完整MES数据
│
├── utils/                        # 工具脚本
│   ├── generate_database_schema.py    # 从API生成数据库schema YAML
│   ├── verify_alignment.py            # 验证本体与数据库对齐
│   ├── extract_queries.py             # 提取查询日志
│   └── cross_check_api_schema.py     # API schema交叉检查
│
├── templates/                    # 配置模板
│   ├── database_schema_template.yaml
│   ├── ontology_spec_template.yaml
│   └── validation/              # 验证规则
│       ├── ontology_validator.json
│       └── schema_validator.json
│
├── reference/                   # 参考文档
│   ├── MES_QUERY_GUIDE.md       # MES查询指南
│   ├── MES_30_QUERY_EXPERIMENT.md # 30个查询实验记录
│   └── conceptual_posmortem.md   # 概念后验分析
│
├── api.sh                       # API服务管理脚本（启动/停止/状态）
├── query-log.sh                 # SQL查询执行与日志记录脚本
├── sys_prompt.md                # 系统提示词（LLM指令）
├── requirements.txt             # Python依赖
└── README.md                    # 项目说明文档

3.1 关键目录说明

api/ - API服务层

  • 提供RESTful接口执行SQL查询
  • 实现安全控制（仅允许SELECT语句）
  • 处理查询结果格式化与返回

ontology/ - 语义层核心

  • ontology_spec.yaml：定义业务概念、关系、属性、业务规则
  • database_schema.yaml：映射业务概念到数据库列
  • learned_ontology_traversal_patterns.yaml：存储成功查询模式

utils/ - 工具层

  • 自动化schema生成与验证
  • 查询模式提取与分析

reference/ - 知识库

  • 查询最佳实践
  • 实验记录与分析

4. 关键文件清单

4.1 核心业务逻辑文件

文件路径

功能描述

关键代码行数

api/main.py

FastAPI主应用，SQL查询接口

195行

api/models.py

MESData数据模型定义

27行

api/database.py

数据库连接与数据导入

63行

ontology/ontology_spec.yaml

业务本体规范定义

475行

ontology/database_schema.yaml

数据库结构映射

158行

4.2 配置与脚本文件

文件路径

功能描述

sys_prompt.md

LLM系统提示词，定义分析工作流

query-log.sh

查询执行与日志记录脚本（374行）

api.sh

API服务生命周期管理脚本（315行）

requirements.txt

Python依赖清单

4.3 模式学习文件

文件路径

功能描述

ontology/learned_ontology_traversal_patterns.yaml

23个可复用查询模式（615行）

4.4 工具脚本文件

文件路径

功能描述

utils/generate_database_schema.py

从API自动生成数据库schema

utils/verify_alignment.py

验证本体与数据库对齐

utils/extract_queries.py

从日志提取成功查询用于模式分析

5. 技术栈分析

5.1 核心技术栈

# requirements.txt
fastapi==0.115.5          # Web框架，提供RESTful API
uvicorn[standard]==0.32.1  # ASGI服务器
sqlmodel==0.0.22          # ORM框架，基于SQLAlchemy和Pydantic
pandas==2.2.3             # 数据处理，用于CSV导入
python-multipart==0.0.17 # 文件上传支持

5.2 技术选型理由

FastAPI + Uvicorn

  • 高性能异步Web框架
  • 自动生成OpenAPI文档
  • 类型提示支持，开发体验好

SQLModel

  • 结合SQLAlchemy和Pydantic优势
  • 类型安全的数据模型
  • 支持数据库迁移

SQLite

  • 轻量级，无需独立服务
  • 适合原型和中小规模数据
  • 便于部署和分发

YAML配置

  • 人类可读的配置格式
  • 支持复杂嵌套结构
  • 易于版本控制

5.3 架构模式

分层架构

┌─────────────────────────────────┐
│  自然语言查询层 (LLM + 本体)     │
├─────────────────────────────────┤
│  API服务层 (FastAPI)              │
├─────────────────────────────────┤
│  数据访问层 (SQLModel)           │
├─────────────────────────────────┤
│  数据存储层 (SQLite)             │
└─────────────────────────────────┘

语义映射模式

  • 业务概念 → 本体类（ontology_spec.yaml）
  • 本体属性 → 数据库列（database_schema.yaml）
  • 业务规则 → SQL提示（business_rules）

6. 系统架构图

6.1 整体系统架构

6.2 核心功能数据流图

6.3 查询执行活动图

6.4 API服务状态图

7. 核心组件实现

7.1 数据模型定义（api/models.py）

核心数据模型定义了MES数据的完整结构：

class MESData(SQLModel, table=True):

http://www.dtcms.com/a/610083.html

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