大模型text2SQL方案调研与实现

项目背景： 常见的BI报表系统，如果想看没有的报表，就得提个需求给开发，但开发人员精力有限，往往只能满足领导需求，一线店长天天打仗，他们没办法，只能从现有平台拖一些数据出来，然后使用自己强大的Excel技能，每天花费2小时来做表格，假如有个对话式智能BI工具，就像你发任务给开发工程师，那么将为企业将本增效。 需求分析： 拆解功能如下： 热门话术：可以给一些热门的查询话术，引导用户进行正确的查询，模型也好处理一些。 对话交互：用户可以通过自然语言与对话式智能BI工具进行交互，提出报表需求、查询数据等。工具需要具备语言理解和处理能力，能够理解用户的意图并生成相应的响应。 自动报表生成：工具需要能够根据用户提出的需求自动生成相应的报表。它应该能够从现有的数据源中提取数据，并根据用户的选择和过滤条件进行数据处理和汇总，最后生成可视化的报表结果。 数据源集成：工具需要能够与企业现有的数据源进行集成，包括数据库、数据仓库、数据湖等。它应该能够连接到不同的数据源，并提供数据提取、转换和加载（ETL）功能，以确保从数据源中获取准确和及时的数据。 可视化报表：生成的报表应该以直观和易理解的方式呈现给用户。工具应该支持各种报表类型，如表格、图表、仪表盘等，并提供灵活的可视化配置选项，以满足不同用户的需求。 数据分析功能：工具应该提供基本的数据分析功能，如排序、筛选、聚合、计算等，以便用户可以对生成的报表进行进一步的数据分析和挖掘。 安全与权限管理：工具应该具备安全性和权限管理功能，确保只有经过授权的用户可以访问和使用报表系统。它应该支持用户身份验证、访问控制和数据加密等安全机制，以保护敏感数据的机密性和完整性。 实现思路： 首先想到的思路是可以用LangChain的Agents，提前加载好表结构，Agents理解输入语句并翻译SQL。LangChain可以通过连续的对话方式与模型进行交互，对于对话式智能BI工具的实现，我们可以使用LangChain来建立与用户的对话接口。用户可以提出报表需求，而工具会根据用户的输入和上下文生成相应的报表结果。 其次可以利用GPT模型的直接提示词：另一种实现思路是直接使用GPT模型，用户可以通过简洁明了的提示词来指导模型生成报表。例如，用户可以提供报表的名称、数据源、筛选条件等信息，然后模型会根据这些提示生成相应的报表结果。 然后还可以尝试开源大模型微调：为了提高模型在生成报表方面的准确性和专业性，可以考虑使用开源可商用的大型语言模型（如Baichuan-13B，LLama2）进行微调。通过在特定领域的数据集上对模型进行微调，可以使其更好地理解和处理与报表相关的语义和语境，从而生成更准确和可靠的报表结果。 方案调研： 首先是LangChain，恰巧官方有例子，明天继续更新。 实现效果： 找不到上传图片的地方，看封面也可以。 自然语言对话，给出图表 体验Demo：不能放链接，百度搜shuoshu.vip可以看看。