Spring AI系列——大模型驱动的自然语言SQL引擎:Java技术实现详解

1. 引言

在现代数据处理场景中,用户通常希望通过自然语言与数据库交互,而无需编写复杂的SQL语句。这种需求推动了大模型在自然语言处理(NLP)和数据库查询生成领域的应用。本文将详细介绍如何使用大模型实现自然语言查询关系型数据库SQL的功能,包括技术原理、架构设计、代码实现以及参数配置。


2. 技术原理

大模型通过理解用户输入的自然语言问题,并将其转换为对应的SQL查询语句,从而实现对关系型数据库的查询操作。以下是该功能的核心原理:

  1. 自然语言理解:大模型首先需要解析用户输入的自然语言问题,提取其中的关键信息(如实体、关系、条件等)。
  2. SQL生成:基于解析后的语义信息,大模型生成符合数据库模式的SQL查询语句。
  3. 执行与返回结果:生成的SQL语句被发送到数据库执行,并将查询结果返回给用户。

3. 架构设计

以下是大模型实现自然语言查询关系型数据库SQL的典型架构:

  1. 前端接口层
    • 提供RESTful API接口,接收用户输入的自然语言问题。
    • 示例代码如下:
java 复制代码
package com.alibaba.example.sql.controller;

import java.io.IOException;
import java.nio.charset.Charset;
import java.util.List;
import java.util.Map;

import com.alibaba.example.sql.SQLGenerationException;

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.core.io.Resource;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class SQLController {

	@Value("classpath:/schema.sql")
	private Resource ddlResource;

	@Value("classpath:/sql-prompt-template.st")
	private Resource sqlPromptTemplateResource;

	private final ChatClient chatClient;
	private final JdbcTemplate jdbcTemplate;

	public SQLController(
			ChatClient.Builder aiClientBuilder,
			JdbcTemplate jdbcTemplate
	) {

		this.chatClient = aiClientBuilder.build();
		this.jdbcTemplate = jdbcTemplate;
	}

	@PostMapping(path = "/sql")
	public Answer sql(@RequestBody SqlRequest sqlRequest) throws IOException {

		String schema = ddlResource.getContentAsString(Charset.defaultCharset());
		String sqlPromptTemplate = sqlPromptTemplateResource.getContentAsString(Charset.defaultCharset());

		String query = chatClient.prompt()
				.user(userSpec -> userSpec
						.text(sqlPromptTemplate)
						.param("question", sqlRequest.question())
						.param("ddl", schema)
				)
				.call()
				.content();

		assert query != null;
		if (query.toLowerCase().startsWith("select")) {

			return new Answer(
					query,
					jdbcTemplate.queryForList(query)
			);
		}

		throw new SQLGenerationException(query);
	}

	public record SqlRequest(String question) { }

	public record Answer(String sqlQuery, List<Map<String, Object>> results) { }

}
  1. 大模型服务层
    • 使用预训练的大模型(如DashScope)生成SQL查询。
    • 配置文件中需指定大模型的API密钥:
yaml 复制代码
 spring:
   ai:
     dashscope:
       api-key: ${AI_DASHSCOPE_API_KEY:sk-7074dss9idjddkkdbf31ssss}
  1. 数据库层
    • 配置数据库连接信息,支持执行生成的SQL查询。
    • 示例配置如下:
yaml 复制代码
 spring:
   datasource:
     url: jdbc:mysql://IP:3306/DB?useSSL=false&serverTimezone=UTC
     username: test
     password: h4tewdwerwefgvfebU
     driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver

4. 参数配置与分析

以下是关键参数的配置规则及使用方法:

  1. sql-prompt-template.st

    • 定义了SQL生成的模板,包含问题和数据库模式的占位符。

    • 示例模板:

      复制代码
      Given the DDL in the DDL section, write an SQL query to answer the question in the QUESTION section.
      Only produce select queries. If the question would result in an insert, update,
      or delete, or if the query would alter the DDL in any way, say that the operation
      isn't supported. If the question can't be answered, say that the DDL doesn't support
      answering that question.
      
      Answer with the raw SQL query only; no markdown or other punctuation that isn't part of the query itself.
      
      QUESTION
      {question}
      
      DDL
      {ddl}
  2. schema.sql

    • 定义了数据库的表结构,供大模型参考生成SQL。
    • 示例表结构:
sql 复制代码
 create table Authors (
                         id int not null auto_increment,
                         firstName varchar(255) not null,
                         lastName varchar(255) not null,
                         primary key (id)
);

create table Publishers (
                            id int not null auto_increment,
                            name varchar(255) not null,
                            primary key (id)
);

create table Books (
                       id int not null auto_increment,
                       isbn varchar(255) not null,
                       title varchar(255) not null,
                       author_ref int not null,
                       publisher_ref int not null,
                       description varchar(255) DEFAULT NULL,
                       primary key (id)
);
  1. data.sql
    • 初始化数据库中的测试数据。
    • 示例数据:
sql 复制代码
insert into Authors (firstName, lastName) values ('Craig', 'Walls');
insert into Authors (firstName, lastName) values ('Josh', 'Long');
insert into Authors (firstName, lastName) values ('Ken', 'Kousen');
insert into Authors (firstName, lastName) values ('Venkat', 'Subramaniam');

insert into Publishers (name) values ('Manning Publications');
insert into Publishers (name) values ('OReilly Media');
insert into Publishers (name) values ('Pragmatic Bookshelf');

insert into Books (isbn, title, author_ref, publisher_ref)
values ('9781617292545', 'Spring Boot in Action', 1, 1);
insert into Books (isbn, title, author_ref, publisher_ref)
values ('9781617297571', 'Spring in Action', 1, 1);
insert into Books (isbn, title, author_ref, publisher_ref)
values ('9781680507256', 'Build Talking Apps for Alexa', 1, 3);
insert into Books (isbn, title, author_ref, publisher_ref)
values ('9781934356401', 'Modular Java', 1, 3);

insert into Books (isbn, title, author_ref, publisher_ref)
values ('9781449374648', 'Cloud Native Java', 2, 2);

insert into Books (isbn, title, author_ref, publisher_ref)
values ('9781680508222', 'Help Your Boss Help You', 3, 3);
insert into Books (isbn, title, author_ref, publisher_ref)
values ('9781492046677', 'Kotlin Cookbook', 3, 2);

insert into Books (isbn, title, author_ref, publisher_ref)
values ('9781680509816', 'Cruising Along with Java', 4, 3);
insert into Books (isbn, title, author_ref, publisher_ref)
values ('9781680506358', 'Programming Kotlin', 4, 3);
  

5. 测试验证

为了验证系统的正确性,可以设计以下测试用例:

  1. 测试用例1

    • 输入问题:"Find all books written by Craig Walls."
    • 预期SQL:SELECT * FROM Books WHERE author_ref = (SELECT id FROM Authors WHERE firstName = 'Craig' AND lastName = 'Walls');
    • 预期结果:返回所有由Craig Walls撰写的书籍。
  2. 测试用例2

    • 输入问题:"Insert a new author into the Authors table."
    • 预期响应:"Operation not supported."
  3. 测试用例3

    • 输入问题:"What is the total number of books published by each publisher?"
    • 预期SQL:SELECT p.name, COUNT(*) AS book_count FROM Books b JOIN Publishers p ON b.publisher_ref = p.id GROUP BY p.name;
    • 预期结果:返回每个出版社出版的书籍总数。
相关推荐
有书Show14 分钟前
GEO发稿平台哪家好:2026生成式引擎优化新规下的平台评估维度
大数据·人工智能
实战云17 分钟前
高校AI通识课建设指南:实操平台、教学包与教材适配全解析
人工智能
LabVIEW开发18 分钟前
LabVIEW储能电池绝缘测试
人工智能·labview·labview知识·labview功能·labview程序
斑马13926 分钟前
Linux软件编程学习笔记(十二)——TCP并发服务器模型
java·服务器·网络
冬栈程序设计30 分钟前
Springboot宿舍管理系统【670099】 -附源码(开箱即用)
java·毕业设计·springboot·课程设计·程序设计·大作业
Luhui Dev31 分钟前
图片几何题如何转成可编辑图形?从识别题图到复用画板的工作流
人工智能·数学·ai·agent·luhuidev
LorryJovens34 分钟前
【LAAP架构与安全伦理】LAAP框架与具身智能大脑:从认知架构到自主意识与人机共生社会--LAAP先导愿景片发布
人工智能·架构·agi
2601_9622845039 分钟前
北京Java全栈开发培训 Web前端开发 软件测试就业培训班
java·软件测试·web前端·全栈开发·就业培训
阿里云大数据AI技术41 分钟前
数据平台开始“支撑 Agent”:DataWorks Data Agent 如何重构企业数据生产方式
人工智能·阿里云·dataworks·数据平台·data agent
老兵发新帖44 分钟前
机器人本体:FK/IK
人工智能·数码相机·机器人