Text2SQL零代码实战！RAGFlow 实现自然语言转 SQL 的终极指南 ...

在企业大模子应用方面，Text2SQL一直是应用热点。大家都希望小嘴一张，就完成一系列数据提取和分析工作。
但是，使用大模子自动明白业务需求，实现 SQL 代码编写和代码实行一直都存在技术难点。传统的 Text2SQL 方案，往往依靠大模子微调，对于中小企业而言，带来非常高的应用本钱。
本日，先容一个方法，使用开源 RAG 框架RAGFlow，应用知识库检索与大模子推理联合，不需要对模子做任何微调，只需要仅需设置少量结构化数据即可实现精准SQL天生，实现指定数据查询、负责查询、计算，跨表计算等多种场景。
老习惯，先看效果，再看实行。
一、表内容和效果简单阐明

我的数据库里存了四张表：用户表、制造商表、商品表和销售表。内容分别如下：
1-表明细查询测试
   问题：请问商品 智能手机 X 还剩多少库存。
  难度分析：智能体需要明白问题所在的表，完成表格选择（商品表），字段查询（商品名称）和目的字段（库存）输出。
  原表中符合要求的记载：

测试结果：通过，两条记载库存均完成识别和输出。

2-表明细查询和合并计算
   问题：请问商品 智能手机 X 还剩多少总库存。
  难度分析：智能体需要明白问题所在的表，完成表格选择（商品表），字段查询（商品名称）和目的字段（库存）求和计算输出。
  原表中符合要求的记载（同上）：

测试结果：通过，两条记载库存均完成识别，并对库存求和输出。

3- 跨表关联
   问题：请问商品 智能手机 X 的制造商是谁
  难度分析：智能体需要明白问题所在的表，完成表格选择（商品表），字段查询（商品名称）和目的字段（制造商id）。并返回制造商表，使用制造商
id，提取制造商信息，再作输出。
  原表中符合要求的记载：

测试结果：通过，两条智能手机 X 的制造商都是商家_001。

4- 复杂查询
   问题：查询连续 3 个月销量下降的商品
  难度品级：