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

极客智谷2025-05-07 9:41
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
练习时长两年半的程序员小胡3 分钟前
JVM 垃圾回收机制全景解析：从对象回收到收集算法
java·jvm·算法·垃圾回收
笑衬人心。7 分钟前
JVM 笔记：类加载、内存管理、垃圾收集与垃圾收集器
java·jvm·笔记
程序猿小D10 分钟前
Java项目：基于SSM框架实现的进销存管理系统【ssm+B/S架构+源码+数据库+毕业论文+远程部署】
java·数据库·mysql·ssm·jsp·毕业论文·进销存管理系统
得物技术16 分钟前
Java volatile 关键字到底是什么｜得物技术
java·后端
HoHeHa18 分钟前
IDEA 手动下载安装数据库驱动，IDEA无法下载数据库驱动问题解决方案，IDEA无法连接数据库解决方案（通用，Oracle为例）
java·数据库·intellij-idea
Easy数模18 分钟前
使用llm进行高级主题建模：通过利用 BERTopic 的表示模型和生成式 AI 深入探讨主题建模
人工智能·llm·nlp
你可以叫我仔哥呀23 分钟前
Java程序员学从0学AI（七）
java·开发语言·人工智能·ai·spring ai
益莱储中国27 分钟前
是德科技 | AI上车后，这条“高速公路”如何畅通？
人工智能·科技
小张童鞋。33 分钟前
Datawhale AI夏令营--Task2：理解项目目标、从业务理解到技术实现！
人工智能
AI4Sci.34 分钟前
在云服务器上基于lora微调Qwen2.5-VL-7b-Instruct模型（下）
人工智能·算法·机器学习·大模型·lora微调·大模型本地部署·qwen2.5-vl-7b
热门推荐
01Qwen3-Coder 快速上手教程 | Qwen Code + Claude Code02Coze 开源了，送上保姆级私有化部署方案【建议收藏】03扣子开源本地部署教程 丨Coze智能体小白喂饭级指南04全球最强模型Grok4，国内已可免费使用！（附教程）05KGG转MP3工具|非KGM文件|解密音频06腾讯还是太全面了，限时免费！超全CodeBuddy IDE保姆级教程！（附案例）07干翻 Typora！MilkUp：完全免费的桌面端 Markdown 编辑器！0801-开源版COZE-字节 Coze Studio 重磅开源！保姆级本地安装教程，手把手带你体验09vue数据变化但页面不变10ChatGPT Agent 完全使用指南：2025年7月最新功能详解