当前，大模型应用领域中，文本到SQL（Text to SQL）受到广泛关注。这一技术能够帮助用户快速生成符合需求的SQL语句，从而有效减少开发时间，降低开发成本。文本到SQL，简称为Text to SQL，是自然语言处理领域中语义解析子任务的一部分，其核心目的是“打破人与结构化数据之间的壁垒”，允许普通用户通过自然语言描述完成复杂数据库查询，以获取所需结果。

在实践中，对于文本到SQL的应用大致有两种方法。通过将自然语言描述转化为结构化的SQL语句，实现从文本到数据库的无缝连接。这一过程涉及深度理解用户意图、生成SQL语句、查询数据库并返回结果，以及利用自然语言生成工具对结果进行总结和分析。

在这一应用过程中，我们采用了一种基于语言模型（LLM）的方法来提升SQL生成的准确性。这一方法主要分为两个阶段：首先，利用LLM理解用户请求并生成SQL语句；其次，在生成的SQL语句上执行数据库查询，并利用LLM对结果进行总结。

在第一阶段，我们借助预训练的模型（如chatglm2-6b）来生成SQL语句的embedding，通过embedding检索方式，筛选出与用户描述最匹配的数据表。数据表的schema设计至关重要，它应清晰描述表的主体信息及重要字段和字段含义。我们还可以提前计算并保存数据表的embedding，以提高检索效率。同时，构建合理的prompt（提示）对于引导模型生成符合要求的SQL语句至关重要。这包括定义工作目标、包含数据表信息以及可能的问答式结构，以帮助模型更好地理解用户意图并生成更理想的SQL语句。

在第二阶段，我们通过连接集团的CK数据库，以接口形式部署，将生成的SQL语句转化为数据库操作，从而获取结果。这种方法简洁高效，便于实现接口调用与结构化输出结果。

整个流程结束后，我们利用生成的SQL结果进行数据分析，为用户提供指导性意见或总结。这一阶段也通过LLM技术完成，以确保结果的准确性和实用性。

这一文本到SQL应用的全过程，展示了LLM在数据查询自动化中的强大潜力，为用户提供了一种高效、便捷的数据分析工具，显著提升了开发效率与用户体验。