#码力全开·技术π对#Google AI的"Text-to-SQL"技术如何将自然语言查询转化为数据库查询语句？

核心流程如下：

1. 语义解析：模型首先理解用户输入的自然语言意图，如“上个月销售额最高的产品”被解析为“按销售额聚合、排序、取TOP 1”。
2. 模式对齐（Schema Linking）：结合数据库的表结构（Schema），将自然语言中的实体映射到具体字段。例如，识别“产品”对应products.name，“销售额”对应orders.total_price，并推断表间关联（如products JOIN orders ON id=product_id）。
3. 上下文增强：利用提示工程（Prompting）将数据库Schema、示例查询等作为上下文输入模型，提升生成准确性。
4. SQL生成与校验：LLM生成初步SQL后，系统可进行语法校验、执行预估，甚至通过小样本执行反馈优化结果。

例如输入：“找出北京客户购买金额超过1000的订单”，AI自动转化为：

SELECT o.order_id, o.amount 
FROM orders o 
JOIN customers c ON o.customer_id = c.id 
WHERE c.city = '北京' AND o.amount > 1000;

该技术大幅降低非技术人员使用数据库的门槛，广泛应用于智能BI、企业数据分析等场景。