让数据库“听懂“人话：Text2Sql.Net 深度技术解析

从自然语言到SQL的智能转换之旅——基于.NET与Semantic Kernel的企业级实践

📖 引言：当AI遇见数据库

想象一下这样的场景：产品经理走到你面前说"帮我查一下上个月销售额最高的前10个产品"，你不用打开SQL客户端，不用回忆表结构，甚至不用写一行代码，只需要把这句话原封不动地"告诉"数据库，几秒钟后，结果就呈现在眼前。

这不是科幻，这就是 Text2Sql.Net 正在做的事情。

在数据驱动的时代，SQL依然是连接人与数据的桥梁。但让我们面对现实：不是每个人都会写SQL，即使是资深开发者，面对复杂的多表关联查询时也会头疼。更别提那些只想快速获取数据洞察的业务人员了。

Text2Sql.Net 是一个基于 .NET 平台的开源项目，它利用大语言模型（LLM）的强大能力，将自然语言转换为精确的SQL查询。但它不仅仅是简单的"翻译"工具——它集成了向量搜索、智能Schema推断、执行反馈优化、问答示例学习等多项前沿技术，构建了一个完整的Text2SQL解决方案。

本文将深入剖析 Text2Sql.Net 的技术架构、核心算法和工程实践，带你了解如何构建一个生产级的Text2SQL系统。

🎯 项目概览：不只是"翻译官"

核心特性一览

Text2Sql.Net 的设计哲学是：让AI理解你的数据，而不是让你适应AI。它提供了以下核心能力：

1. 多数据库支持：无缝支持 SQL Server、MySQL、PostgreSQL、SQLite 四大主流数据库
2. 智能Schema理解：基于向量搜索的语义化表结构匹配
3. 上下文感知对话：支持多轮对话，理解指代关系和增量查询
4. 执行反馈优化：SQL执行失败时自动分析错误并优化重试
5. 问答示例学习：通过Few-shot Learning提升特定场景的准确率
6. MCP协议集成：与Cursor、Trae等IDE无缝对接，开发者的贴身助手
7. 企业级架构：基于依赖注入、仓储模式、服务分层的可扩展设计

技术栈：站在巨人的肩膀上

1核心框架：.NET 6/7/8 (跨平台支持)
2AI引擎：Microsoft Semantic Kernel (语义内核)
3向量存储：SQLite Memory Store / PostgreSQL pgvector
4ORM框架：SqlSugar (多数据库抽象)
5前端框架：Blazor Server (响应式UI)
6协议支持：Model Context Protocol (MCP)
7

这个技术栈的选择颇有讲究：

• Semantic Kernel 是微软推出的AI编排框架，相比LangChain更贴近.NET生态
• SqlSugar 提供了统一的数据库访问接口，让多数据库支持变得优雅
• Blazor 实现了前后端统一的C#开发体验
• MCP协议 让Text2SQL能力可以被各种工具调用，真正实现"能力即服务"

🏗️ 架构设计：分层解耦的艺术

整体架构图

Text2Sql.Net 采用经典的三层架构，但在每一层都做了精心设计：

1┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
2│                    表现层 (Presentation)                  │
3│  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  │
4│  │ Blazor Pages │  │  MCP Server  │  │  REST API    │  │
5│  └──────────────┘  └──────────────┘  └──────────────┘  │
6└─────────────────────────────────────────────────────────┘
7                            ↓
8┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
9│                     服务层 (Service)                      │
10│  ┌──────────────────────────────────────────────────┐  │
11│  │  ChatService (对话管理)                           │  │
12│  │  SchemaTrainingService (Schema训练)              │  │
13│  │  SemanticService (语义搜索)                       │  │
14│  │  SqlExecutionService (SQL执行)                   │  │
15│  │  QAExampleService (示例管理)                     │  │
16│  │  IntelligentSchemaLinkingService (智能关联)      │  │
17│  │  ExecutionFeedbackOptimizer (反馈优化)           │  │
18│  │  ConversationStateManager (对话状态)             │  │
19│  └──────────────────────────────────────────────────┘  │
20└─────────────────────────────────────────────────────────┘
21                            ↓
22┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
23│                   数据访问层 (Repository)                 │
24│  ┌──────────────────────────────────────────────────┐  │
25│  │  DatabaseConnectionRepository (连接配置)          │  │
26│  │  ChatMessageRepository (聊天记录)                │  │
27│  │  DatabaseSchemaRepository (Schema存储)           │  │
28│  │  SchemaEmbeddingRepository (向量嵌入)            │  │
29│  │  QAExampleRepository (问答示例)                  │  │
30│  └──────────────────────────────────────────────────┘  │
31└─────────────────────────────────────────────────────────┘
32                            ↓
33┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
34│                    外部服务 (External)                    │
35│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌────────┐ │
36│  │ OpenAI   │  │  Vector  │  │ Business │  │  MCP   │ │
37│  │   API    │  │    DB    │  │    DB    │  │ Client │ │
38│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘  └────────┘ │
39└─────────────────────────────────────────────────────────┘
40

设计亮点

1. 服务分层的智慧

Text2Sql.Net 将复杂的Text2SQL流程拆解为8个独立的服务，每个服务职责单一：

• ChatService：总指挥，协调整个查询流程
• SchemaTrainingService：负责数据库表结构的"学习"和向量化
• SemanticService：提供语义搜索能力的底层支撑
• IntelligentSchemaLinkingService：智能推断查询需要哪些表
• ExecutionFeedbackOptimizer：SQL执行失败时的"医生"
• ConversationStateManager：多轮对话的"记忆管家"
• QAExampleService：管理和匹配问答示例
• SqlExecutionService：安全执行SQL的"执行者"

这种设计带来的好处是显而易见的：

• 可测试性：每个服务都可以独立测试
• 可扩展性：需要新功能？加个服务就行
• 可维护性：职责清晰，bug容易定位

2. 依赖注入的优雅实践

项目使用了一个巧妙的自动注册机制。通过自定义的 ServiceDescriptionAttribute，服务可以声明自己的生命周期：

1[ServiceDescription(typeof(IChatService), ServiceLifetime.Scoped)]
2public class ChatService : IChatService
3{
4    // 服务实现
5}
6

这样，在启动时只需一行代码就能注册所有服务：

1builder.Services.AddText2SqlNet();
2

这种设计既保持了代码的整洁，又避免了手动注册服务时的遗漏和错误。

3. 仓储模式的数据抽象

所有数据访问都通过Repository接口进行，这带来了两个好处：

1. 数据库无关性：切换数据库只需修改配置，不影响业务逻辑
2. 便于Mock：单元测试时可以轻松替换为内存实现

🧠 核心技术解析：魔法背后的原理

一、Schema训练：让AI"认识"你的数据库

Text2SQL的第一步，也是最关键的一步，就是让AI理解数据库的结构。Text2Sql.Net 采用了向量化Schema的方案。

训练流程

关键代码逻辑：

1// 1. 构建包含所有列信息的表描述文本
2StringBuilder tableDescription = new();
3tableDescription.AppendLine($"表名: {table.TableName}");
4tableDescription.AppendLine($"描述: {table.Description ?? "无描述"}");
5
6// 2. 添加外键关系信息
7if (table.ForeignKeys != null && table.ForeignKeys.Count > 0)
8{
9    tableDescription.AppendLine("外键关系:");
10    foreach (var fk in table.ForeignKeys)
11    {
12        tableDescription.AppendLine($"  - {fk.RelationshipDescription}");
13    }
14}
15
16// 3. 添加列信息
17tableDescription.AppendLine("列信息:");
18foreach (var column in table.Columns)
19{
20    tableDescription.AppendLine(
21        $"  - 列名: {column.ColumnName}, " +
22        $"类型: {column.DataType}, " +
23        $"主键: {(column.IsPrimaryKey ? "是" : "否")}, " +
24        $"可空: {(column.IsNullable ? "是" : "否")}, " +
25        $"描述: {column.Description ?? "无描述"}"
26    );
27}
28
29// 4. 生成向量并存储
30await textMemory.SaveInformationAsync(
31    connectionId, 
32    id: $"{connectionId}_{table.TableName}", 
33    text: JsonConvert.SerializeObject(tableEmbedding)
34);
35

设计亮点

1. 富文本描述：不仅包含表名和列名，还包含数据类型、约束、外键关系等丰富信息
2. 分表存储：每个表单独向量化，便于精确匹配
3. 增量训练：支持只训练选定的表，避免全量扫描的性能开销
4. 多数据库适配：针对不同数据库（SQLite、MySQL、PostgreSQL、SQL Server）使用不同的元数据查询策略

二、智能Schema Linking：找到"对的表"

当用户输入查询时，系统需要从可能有上百张表的数据库中，找出相关的表。这就是 Schema Linking 问题。

动态阈值搜索策略

Text2Sql.Net 实现了一个聪明的动态阈值算法：

1double relevanceThreshold = 0.7;  // 初始阈值较高
2int minTablesRequired = 1;        // 至少需要1张表
3int maxTables = 5;                // 最多返回5张表
4
5// 动态降低阈值直到找到足够的表
6while (relevanceThreshold >= 0.4 && relevantTables.Count < minTablesRequired)
7{
8    await foreach (var result in memory.SearchAsync(
9        connectionId, 
10        userMessage, 
11        limit: maxTables, 
12        minRelevanceScore: relevanceThreshold))
13    {
14        searchResults.Add(result);
15    }
16    
17    // 解析结果...
18    
19    if (relevantTables.Count < minTablesRequired)
20    {
21        relevanceThreshold -= 0.1;  // 降低阈值重试
22    }
23}
24

为什么这样设计？

• 高精度优先：先用高阈值（0.7）搜索，确保找到的表高度相关
• 兜底策略：如果找不到，逐步降低阈值（0.6、0.5、0.4），避免"一无所获"
• 性能平衡：限制最多返回5张表，避免给LLM过多无关信息

表关联推断：补全"缺失的拼图"

找到相关表后，系统还会智能推断关联表。比如用户问"查询订单和客户信息"，系统找到了Orders表，但可能还需要Customers表。

推断策略：

1. 外键向外扩展：查找当前表引用的其他表
2. 外键向内扩展：查找引用当前表的其他表
3. 中间表识别：识别连接多个已知表的中间表（多对多关系）

1// 查找引用源表的外表
2foreach (var table in allTables)
3{
4    bool isReferencing = table.ForeignKeys.Any(
5        fk => fk.ReferencedTableName == sourceTable.TableName
6    );
7    
8    if (isReferencing)
9    {
10        extendedTables.Add(table);
11    }
12}
13
14// 识别中间表（连接两个或更多已知表）
15var referencedTables = table.ForeignKeys
16    .Select(fk => fk.ReferencedTableName)
17    .Where(t => currentTableNames.Contains(t))
18    .Distinct()
19    .ToList();
20
21if (referencedTables.Count >= 2)
22{
23    // 这是一个中间表
24    extendedTables.Add(table);
25}
26

这种设计让系统能够理解数据库的"关系网络"，即使用户没有明确提到某些表，系统也能智能补全。

三、问答示例学习：Few-shot的威力

Text2Sql.Net 引入了 QA Example System，这是提升准确率的秘密武器。

工作原理

1. 示例向量化：将历史的问答对（问题+SQL）向量化存储
2. 语义匹配：用户提问时，搜索最相似的示例
3. Few-shot Prompting：将相关示例作为上下文提供给LLM

1// 获取相关示例
2var relevantExamples = await _qaExampleService.GetRelevantExamplesAsync(
3    connectionId, 
4    userMessage, 
5    limit: 3, 
6    minRelevanceScore: 0.6
7);
8
9// 格式化为Prompt
10string examplesPrompt = _qaExampleService.FormatExamplesForPrompt(relevantExamples);
11
12// 示例格式：
13// 以下是一些相关的问答示例，请参考这些示例的模式和风格来生成SQL查询：
14// 
15// 示例 1:
16// 问题: 查询最近一个月的活跃用户数量
17// SQL: SELECT COUNT(DISTINCT user_id) FROM user_activities 
18//      WHERE activity_date >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 1 MONTH)
19// 说明: 统计最近30天内有活动记录的独立用户数量
20

示例来源

1. 手动创建：管理员预先创建的高质量示例
2. 修正生成：用户修正错误SQL后自动创建示例
3. 使用统计：记录每个示例的使用次数和效果

这种设计让系统能够"从错误中学习"，越用越准确。

四、执行反馈优化：自我修复的SQL

SQL生成后不是直接返回给用户，而是先尝试执行。如果执行失败，系统会自动分析错误并优化。

优化流程

关键代码：

1// 执行反馈优化
2var optimizationResult = await _feedbackOptimizer.OptimizeWithFeedbackAsync(
3    connectionId, 
4    userMessage, 
5    schemaJson, 
6    sqlQuery
7);
8
9// 优化器会：
10// 1. 执行SQL
11// 2. 如果失败，将错误信息和原SQL一起发给LLM
12// 3. LLM分析错误原因（语法错误、表名错误、列名错误等）
13// 4. 生成优化后的SQL
14// 5. 重新执行
15// 6. 记录优化步骤
16

安全检查

系统会检查SQL的类型，只有SELECT查询才会自动执行，INSERT/UPDATE/DELETE等操作性语句只生成不执行：

1var isSafeQuery = await CheckSqlAsync(sqlQuery);
2if (!isSafeQuery)
3{
4    return new ChatMessage
5    {
6        Message = "由于安全控制，仅支持查询语句自动执行，操作性语句需要手动执行",
7        SqlQuery = sqlQuery
8    };
9}
10

这种设计在便利性和安全性之间取得了平衡。

五、多轮对话管理：理解上下文

Text2Sql.Net 支持多轮对话，能够理解指代关系和增量查询。

对话类型识别

1public enum FollowupQueryType
2{
3    NewQuery,           // 全新查询
4    Refinement,         // 细化查询（加条件）
5    Expansion,          // 扩展查询（加字段）
6    Clarification,      // 澄清查询（修正错误）
7    Aggregation         // 聚合查询（统计分析）
8}
9

指代消解

当用户说"再加上销售额"时，系统需要知道"再加上"是指在之前的查询基础上添加字段：

1// 分析查询类型
2var followupType = await _conversationManager.AnalyzeFollowupQueryAsync(
3    connectionId, 
4    userMessage
5);
6
7// 解析指代关系
8var resolvedMessage = await _conversationManager.ResolveCoreferencesAsync(
9    connectionId, 
10    userMessage
11);
12
13// 处理增量查询
14if (followupType != FollowupQueryType.NewQuery)
15{
16    resolvedMessage = await _conversationManager.ProcessIncrementalQueryAsync(
17        connectionId, 
18        resolvedMessage, 
19        followupType
20    );
21}
22

这让对话变得更自然，用户不需要每次都重复完整的需求。

🔌 MCP协议集成：能力即服务

Text2Sql.Net 的一个创新点是支持 **Model Context Protocol (MCP)**，这让它可以被各种IDE和工具调用。

什么是MCP？

MCP是一个标准化的协议，用于AI工具之间的互操作。通过MCP，Text2Sql.Net可以：

• 在Cursor中直接使用自然语言查询数据库
• 在Trae中集成Text2SQL能力
• 被任何支持MCP的工具调用

提供的MCP工具

1[McpServerTool(Name = "get_database_connections")]
2public async Task<string> GetDatabaseConnections(...)
3
4[McpServerTool(Name = "get_database_schema")]
5public async Task<string> GetDatabaseSchema(...)
6
7[McpServerTool(Name = "generate_sql")]
8public async Task<string> GenerateSql(...)
9
10[McpServerTool(Name = "execute_sql")]
11public async Task<string> ExecuteSql(...)
12
13[McpServerTool(Name = "get_chat_history")]
14public async Task<string> GetChatHistory(...)
15
16[McpServerTool(Name = "get_table_structure")]
17public async Task<string> GetTableStructure(...)
18
19[McpServerTool(Name = "get_all_tables")]
20public async Task<string> GetAllTables(...)
21

配置示例

在Cursor中配置Text2Sql.Net：

1{
2  "mcpServers": {
3    "text2sql": {
4      "name": "Text2Sql.Net",
5      "type": "sse",
6      "description": "智能Text2SQL服务",
7      "url": "http://localhost:5000/mcp/sse?connectionId=xxxxx"
8    }
9  }
10}
11

配置后，你可以在IDE中直接问：

• "显示所有用户表的结构"
• "查询最近一周的订单数据"
• "统计每个分类的产品数量"

AI助手会自动调用Text2Sql.Net生成并执行SQL，返回结果。

💡 工程实践：细节决定成败

一、向量存储的选择

Text2Sql.Net 支持两种向量存储方案：

1. SQLite Memory Store（轻量级）

1memoryStore = await SqliteMemoryStore.ConnectAsync(
2    Text2SqlConnectionOption.VectorConnection
3);
4

优点：

• 零配置，开箱即用
• 单文件存储，便于部署
• 适合中小型项目

缺点：

• 性能相对较低
• 不支持分布式

2. PostgreSQL + pgvector（生产级）

1NpgsqlDataSourceBuilder dataSourceBuilder = new(connectionString);
2dataSourceBuilder.UseVector();
3NpgsqlDataSource dataSource = dataSourceBuilder.Build();
4memoryStore = new PostgresMemoryStore(
5    dataSource, 
6    vectorSize: 1536, 
7    schema: "public"
8);
9

优点：

• 高性能，支持大规模数据
• 支持分布式部署
• 成熟的生态系统

缺点：

• 需要额外部署PostgreSQL
• 配置相对复杂

选择建议：

• 开发/测试环境：SQLite
• 生产环境：PostgreSQL
• 向量维度：1536（OpenAI text-embedding-ada-002）

二、Prompt工程的艺术

Text2Sql.Net 使用了 渐进式Prompt策略，将复杂的任务分解为多个步骤：

1public async Task<string> CreateProgressivePromptWithExamplesAsync(
2    string userQuery, 
3    string schemaJson, 
4    string dbType,
5    string examplesPrompt)
6{
7    var prompt = new StringBuilder();
8    
9    // 1. 角色定义
10    prompt.AppendLine("你是一个专业的SQL查询生成助手。");
11    
12    // 2. 任务说明
13    prompt.AppendLine("请根据用户的自然语言查询需求，生成准确的SQL查询语句。");
14    
15    // 3. 数据库信息
16    prompt.AppendLine($"数据库类型: {dbType}");
17    prompt.AppendLine($"表结构信息:\n{schemaJson}");
18    
19    // 4. Few-shot示例
20    if (!string.IsNullOrEmpty(examplesPrompt))
21    {
22        prompt.AppendLine(examplesPrompt);
23    }
24    
25    // 5. 用户查询
26    prompt.AppendLine($"用户查询: {userQuery}");
27    
28    // 6. 输出要求
29    prompt.AppendLine("请直接返回SQL语句，不要包含任何解释或markdown标记。");
30    
31    return prompt.ToString();
32}
33

Prompt设计原则：

1. 清晰的角色定位：让LLM知道它是谁
2. 结构化的信息：Schema、示例、查询分开呈现
3. 明确的输出格式：避免LLM返回多余内容
4. Few-shot Learning：提供相关示例提升准确率

三、错误处理与重试机制

系统使用了 Polly 库实现优雅的重试策略：

1// 在OpenAIHttpClientHandler中配置重试
2var retryPolicy = Policy
3    .Handle<HttpRequestException>()
4    .Or<TaskCanceledException>()
5    .WaitAndRetryAsync(
6        retryCount: 3,
7        sleepDurationProvider: retryAttempt => 
8            TimeSpan.FromSeconds(Math.Pow(2, retryAttempt)),
9        onRetry: (exception, timeSpan, retryCount, context) =>
10        {
11            _logger.LogWarning(
12                $"请求失败，{timeSpan.TotalSeconds}秒后进行第{retryCount}次重试"
13            );
14        }
15    );
16

重试策略：

• 指数退避：1秒、2秒、4秒
• 最多重试3次
• 记录每次重试的日志

四、性能优化技巧

1. 增量Schema训练

不是每次都训练全部表，而是支持选择性训练：

1// 只训练选定的表
2await _schemaTrainingService.TrainDatabaseSchemaAsync(
3    connectionId, 
4    selectedTableNames
5);
6

2. 向量搜索结果缓存

对于相同的查询，可以复用之前的Schema搜索结果：

1// 使用内存缓存
2private readonly IMemoryCache _cache;
3
4var cacheKey = $"schema_{connectionId}_{userQuery}";
5if (_cache.TryGetValue(cacheKey, out string cachedSchema))
6{
7    return cachedSchema;
8}
9

3. 异步并发处理

在处理多个表的训练时，使用并发提升速度：

1var tasks = selectedTables.Select(async table =>
2{
3    await GenerateEmbeddingForTableAsync(table);
4});
5
6await Task.WhenAll(tasks);
7

五、安全性考虑

1. SQL注入防护

虽然SQL是LLM生成的，但仍需防范注入风险：

1// 使用参数化查询（SqlSugar自动处理）
2var result = await db.Ado.GetDataTableAsync(sqlQuery);
3

2. 权限控制

系统支持配置用户权限，限制可访问的数据库和表：

1// 检查用户是否有权限访问该连接
2if (!await _authService.HasAccessAsync(userId, connectionId))
3{
4    throw new UnauthorizedAccessException();
5}
6

3. 敏感信息脱敏

在日志中自动脱敏敏感信息：

1_logger.LogInformation(
2    $"执行SQL: {MaskSensitiveInfo(sqlQuery)}"
3);
4

🎬 实战场景：从理论到应用

场景一：数据分析师的日常

需求：分析师小李需要快速了解上个月的销售情况。

传统方式：

1. 打开数据库客户端
2. 查看表结构，找到订单表、产品表、客户表
3. 写JOIN查询，处理日期过滤
4. 调试SQL语法错误
5. 导出结果到Excel

使用Text2Sql.Net：

1用户: "查询上个月每个产品类别的销售额和订单数量，按销售额降序排列"
2
3系统: 
4生成SQL:
5SELECT 
6    p.category_name,
7    SUM(oi.quantity * oi.unit_price) as total_sales,
8    COUNT(DISTINCT o.order_id) as order_count
9FROM orders o
10JOIN order_items oi ON o.order_id = oi.order_id
11JOIN products p ON oi.product_id = p.product_id
12WHERE o.order_date >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 MONTH)
13  AND o.order_date < DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 0 MONTH)
14GROUP BY p.category_name
15ORDER BY total_sales DESC
16
17执行结果: 返回15条记录
18

时间对比：

• 传统方式：10-15分钟
• Text2Sql.Net：30秒

场景二：产品经理的临时需求

需求：产品经理突然问"有多少用户最近一周没有登录？"

传统方式：

1. 找开发同学
2. 等待开发同学有空
3. 沟通需求细节
4. 等待SQL编写和执行
5. 获得结果

使用Text2Sql.Net：

1用户: "统计最近一周没有登录的用户数量"
2
3系统:
4生成SQL:
5SELECT COUNT(DISTINCT u.user_id) as inactive_users
6FROM users u
7LEFT JOIN user_login_logs l ON u.user_id = l.user_id 
8    AND l.login_time >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY)
9WHERE l.user_id IS NULL
10  AND u.status = 'active'
11
12执行结果: 1,234 个用户
13

产品经理自己就能获得答案，不需要打扰开发团队。

场景三：开发者的调试助手

需求：开发者在IDE中需要快速查看某个表的数据。

传统方式：

1. 切换到数据库客户端
2. 连接数据库
3. 写SELECT语句
4. 复制结果回IDE

使用Text2Sql.Net + MCP：

在Cursor中直接输入：

1@text2sql 显示users表中最近注册的10个用户的信息
2

AI助手自动调用Text2Sql.Net，结果直接显示在IDE中。

场景四：BI报表的快速原型

需求：快速验证一个报表的数据逻辑。

使用Text2Sql.Net：

1用户: "按月统计2023年每个地区的新增客户数和客户留存率"
2
3系统: 
4生成SQL:
5WITH monthly_new_customers AS (
6    SELECT 
7        DATE_FORMAT(c.register_date, '%Y-%m') as month,
8        c.region,
9        COUNT(DISTINCT c.customer_id) as new_customers
10    FROM customers c
11    WHERE YEAR(c.register_date) = 2023
12    GROUP BY DATE_FORMAT(c.register_date, '%Y-%m'), c.region
13),
14monthly_active_customers AS (
15    SELECT 
16        DATE_FORMAT(o.order_date, '%Y-%m') as month,
17        c.region,
18        COUNT(DISTINCT c.customer_id) as active_customers
19    FROM orders o
20    JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id
21    WHERE YEAR(o.order_date) = 2023
22    GROUP BY DATE_FORMAT(o.order_date, '%Y-%m'), c.region
23)
24SELECT 
25    n.month,
26    n.region,
27    n.new_customers,
28    ROUND(a.active_customers * 100.0 / n.new_customers, 2) as retention_rate
29FROM monthly_new_customers n
30LEFT JOIN monthly_active_customers a 
31    ON n.month = a.month AND n.region = a.region
32ORDER BY n.month, n.region
33

复杂的CTE查询，系统也能准确生成。

🚀 部署与运维

部署架构

单机部署（适合中小型项目）

1┌─────────────────────────────────────┐
2│         Text2Sql.Net Server         │
3│  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐ │
4│  │   Blazor UI  │  │  MCP Server  │ │
5│  └──────────────┘  └──────────────┘ │
6│  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐ │
7│  │  SQLite DB   │  │ Vector Store │ │
8│  └──────────────┘  └──────────────┘ │
9└─────────────────────────────────────┘
10

配置文件：

1{
2  "Text2SqlOpenAI": {
3    "Key": "your-api-key",
4    "EndPoint": "https://api.openai.com/",
5    "ChatModel": "gpt-4o",
6    "EmbeddingModel": "text-embedding-ada-002"
7  },
8  "Text2SqlConnection": {
9    "DbType": "Sqlite",
10    "DBConnection": "Data Source=text2sql.db",
11    "VectorConnection": "text2sqlmem.db"
12  }
13}
14

分布式部署（适合大型项目）

1┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐
2│   Load Balancer │────▶│  Text2Sql.Net   │
3└─────────────────┘     │    Instance 1   │
4                        └─────────────────┘
5                               │
6                        ┌──────┴──────┐
7                        ▼             ▼
8                ┌──────────────┐  ┌──────────────┐
9                │  PostgreSQL  │  │   pgvector   │
10                │   (主数据)    │  │  (向量存储)   │
11                └──────────────┘  └──────────────┘
12

配置文件：

1{
2  "Text2SqlConnection": {
3    "DbType": "PostgreSQL",
4    "DBConnection": "Host=pg-server;Database=text2sql;Username=admin;Password=***",
5    "VectorConnection": "Host=pg-server;Database=text2sql_vector;Username=admin;Password=***",
6    "VectorSize": 1536
7  }
8}
9

Docker部署

1FROM mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:8.0 AS base
2WORKDIR /app
3EXPOSE 5000
4
5FROM mcr.microsoft.com/dotnet/sdk:8.0 AS build
6WORKDIR /src
7COPY ["Text2Sql.Net.Web/Text2Sql.Net.Web.csproj", "Text2Sql.Net.Web/"]
8RUN dotnet restore "Text2Sql.Net.Web/Text2Sql.Net.Web.csproj"
9COPY . .
10WORKDIR "/src/Text2Sql.Net.Web"
11RUN dotnet build "Text2Sql.Net.Web.csproj" -c Release -o /app/build
12
13FROM build AS publish
14RUN dotnet publish "Text2Sql.Net.Web.csproj" -c Release -o /app/publish
15
16FROM base AS final
17WORKDIR /app
18COPY --from=publish /app/publish .
19ENTRYPOINT ["dotnet", "Text2Sql.Net.Web.dll"]
20

docker-compose.yml：

1version: '3.8'
2services:
3  text2sql:
4    build: .
5    ports:
6      - "5000:5000"
7    environment:
8      - Text2SqlOpenAI__Key=${OPENAI_API_KEY}
9      - Text2SqlConnection__DbType=PostgreSQL
10      - Text2SqlConnection__DBConnection=Host=postgres;Database=text2sql;Username=admin;Password=admin123
11    depends_on:
12      - postgres
13  
14  postgres:
15    image: pgvector/pgvector:pg16
16    environment:
17      - POSTGRES_USER=admin
18      - POSTGRES_PASSWORD=admin123
19      - POSTGRES_DB=text2sql
20    volumes:
21      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data
22
23volumes:
24  postgres_data:
25

监控与日志

日志配置

1{
2  "Logging": {
3    "LogLevel": {
4      "Default": "Information",
5      "Microsoft.AspNetCore": "Warning",
6      "Text2Sql.Net": "Debug"
7    }
8  }
9}
10

关键指标监控

1. SQL生成成功率：监控生成的SQL有多少能成功执行
2. 平均响应时间：从用户提问到返回结果的时间
3. 向量搜索准确率：Schema Linking的准确性
4. LLM调用次数：控制成本
5. 错误率：系统异常和SQL执行失败的比例

🔮 技术挑战与解决方案

挑战一：复杂查询的准确性

问题：涉及多表JOIN、子查询、窗口函数的复杂查询，LLM容易出错。

解决方案：

1. 渐进式生成：先生成简单查询，再逐步添加复杂逻辑
2. Schema Linking优化：确保提供完整的表关系信息
3. Few-shot Learning：为复杂查询类型准备高质量示例
4. 执行反馈循环：失败后自动优化重试

效果：复杂查询准确率从60%提升到85%

挑战二：不同数据库方言的差异

问题：MySQL、PostgreSQL、SQL Server的SQL语法有差异。

解决方案：

1. 在Prompt中明确指定数据库类型
2. 为每种数据库准备特定的示例
3. 使用SqlSugar的方言转换能力

1// Prompt中明确数据库类型
2prompt.AppendLine($"数据库类型: {dbType}");
3prompt.AppendLine("请生成符合该数据库语法的SQL语句");
4
5// 针对不同数据库的日期函数示例
6// MySQL: DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 1 MONTH)
7// PostgreSQL: NOW() - INTERVAL '1 month'
8// SQL Server: DATEADD(month, -1, GETDATE())
9

挑战三：大型数据库的Schema管理

问题：数据库有上百张表，全部向量化会导致：

• 训练时间长
• 向量存储占用大
• 搜索性能下降

解决方案：

1. 增量训练：只训练常用的表
2. 分层索引：核心表和辅助表分开索引
3. 定期清理：删除长期未使用的表的向量

1// 只训练核心表
2var coreTables = new List<string> 
3{ 
4    "users", "orders", "products", "customers" 
5};
6await _schemaTrainingService.TrainDatabaseSchemaAsync(
7    connectionId, 
8    coreTables
9);
10

挑战四：成本控制

问题：频繁调用OpenAI API会产生高额费用。

解决方案：

1. 结果缓存：相同查询复用结果
2. Embedding复用：Schema向量只生成一次
3. 本地模型：考虑使用开源模型（如Llama）
4. 批量处理：合并多个请求

1// 缓存策略
2var cacheKey = $"sql_{connectionId}_{Hash(userQuery)}";
3if (_cache.TryGetValue(cacheKey, out string cachedSql))
4{
5    return cachedSql;
6}
7
8// 生成SQL后缓存
9_cache.Set(cacheKey, generatedSql, TimeSpan.FromHours(1));
10

挑战五：多租户隔离

问题：多个用户/租户共享系统，需要数据隔离。

解决方案：

1. 连接级隔离：每个租户有独立的数据库连接配置
2. 向量命名空间：使用{tenantId}_{connectionId}作为集合名
3. 权限验证：每次操作都验证用户权限

1// 多租户向量存储
2string collectionName = $"{tenantId}_{connectionId}";
3await textMemory.SaveInformationAsync(
4    collectionName, 
5    id: vectorId, 
6    text: embeddingText
7);
8

📊 性能基准测试

测试环境

• 硬件：4核CPU，16GB内存
• 数据库：PostgreSQL 16 + pgvector
• 表数量：50张表，平均每表20个字段
• 向量维度：1536
• LLM：GPT-4o

测试结果

优化建议

1. 使用PostgreSQL：比SQLite快3-5倍
2. 启用缓存：重复查询响应时间降低90%
3. 批量训练：并发处理多个表
4. 异步处理：不阻塞用户界面

🌟 最佳实践

一、Schema设计建议

1. 添加表和列的注释：LLM会利用这些信息

1COMMENT ON TABLE orders IS '订单表，记录所有客户订单信息';
2COMMENT ON COLUMN orders.order_date IS '订单创建日期';
3

1. 规范命名：使用有意义的表名和列名

1✅ customer_orders
2❌ tbl_co
3

1. 明确外键关系：帮助系统理解表之间的关联

1ALTER TABLE orders 
2ADD CONSTRAINT fk_customer 
3FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(id);
4

二、问答示例管理

1. 覆盖常见场景：为高频查询创建示例
2. 分类组织：按查询类型（聚合、关联、时间序列等）分类
3. 定期更新：根据用户反馈优化示例
4. 质量优先：宁缺毋滥，确保示例的准确性

三、Prompt优化技巧

1. 明确输出格式：要求LLM只返回SQL，不要解释
2. 提供上下文：包含数据库类型、表关系等信息
3. 使用Few-shot：提供2-3个相关示例
4. 设置约束：如"只使用提供的表"、"不要使用子查询"

四、安全性检查清单

• [ ] 启用SQL类型检查（只自动执行SELECT）
• [ ] 配置用户权限（限制可访问的数据库）
• [ ] 启用审计日志（记录所有SQL执行）
• [ ] 设置查询超时（防止长时间运行的查询）
• [ ] 限制返回行数（防止大量数据传输）
• [ ] 敏感信息脱敏（日志中隐藏密码等）

🔄 与其他方案的对比

Text2Sql.Net vs LangChain SQL Agent

Text2Sql.Net vs 商业产品（如Tableau Ask Data）

选择建议：

• Text2Sql.Net适合：有技术团队、需要定制、注重数据隐私的企业
• 商业产品适合：非技术团队、快速上线、预算充足的场景

🚧 未来展望与技术趋势

短期规划（3-6个月）

1. 支持更多数据库

• Oracle：企业级数据库的重要选择
• MongoDB：NoSQL查询转换
• ClickHouse：OLAP场景的Text2SQL

2. 增强的Schema理解

• 自动识别业务实体：从表结构推断业务概念
• 关系图谱可视化：直观展示表之间的关系
• 智能字段映射：理解同义词（如user_id和customer_id）

3. 更智能的查询优化

• 执行计划分析：生成SQL时考虑性能
• 索引建议：根据查询模式推荐索引
• 查询改写：自动优化低效查询

中期规划（6-12个月）

1. 多模态支持

• 图表生成：直接从查询结果生成可视化图表
• 自然语言解释：用人话解释查询结果
• 语音交互：支持语音输入查询

2. 协作功能

• 查询分享：团队成员共享常用查询
• 查询模板：创建可复用的查询模板
• 权限管理：细粒度的数据访问控制

3. 智能推荐

• 查询建议：根据历史推荐相关查询
• 数据洞察：主动发现数据中的异常和趋势
• 自动报表：定期生成业务报表

长期愿景（1-2年）

1. 自主学习系统

• 强化学习：从用户反馈中持续学习
• 迁移学习：跨数据库的知识迁移
• 主动学习：识别不确定的查询，请求人工标注

2. 企业级特性

• 高可用部署：支持集群和故障转移
• 审计与合规：满足企业安全要求
• 性能监控：实时监控系统健康状态

3. 生态系统建设

• 插件市场：第三方扩展和集成
• 行业模板：针对特定行业的预训练模型
• 社区贡献：开放的贡献机制

🎓 技术趋势分析

1. 从Text2SQL到Data2Insight

未来的趋势不仅是生成SQL，而是直接提供业务洞察：

1用户: "我们的销售情况怎么样？"
2
3系统: 
4📊 销售总览（本月 vs 上月）
5- 总销售额: ¥1,234,567 (↑15%)
6- 订单数量: 5,678 (↑8%)
7- 客单价: ¥217 (↑6%)
8
9⚠️ 异常发现
10- 华东地区销售额下降12%，需要关注
11- 电子产品类目增长迅速，建议增加库存
12
13💡 行动建议
14- 调查华东地区销售下降原因
15- 优化电子产品的供应链
16

2. 多模态交互

结合图表、表格、自然语言的混合输出：

1用户: "分析用户增长趋势"
2
3系统:
4[生成折线图]
5[生成数据表]
6[自然语言总结]
7"过去6个月用户增长稳定，月均增长率8.5%。
8其中移动端用户占比从45%提升到62%，
9建议加强移动端体验优化。"
10

3. 实时数据流处理

支持流式数据的实时查询：

1用户: "实时监控今天的订单量"
2
3系统: [建立WebSocket连接]
4每5秒更新一次数据
5支持实时告警
6

4. 联邦查询

跨多个数据源的统一查询：

1用户: "对比MySQL中的订单数据和MongoDB中的用户行为数据"
2
3系统: 
4[自动生成跨数据源查询]
5[数据融合和关联]
6[统一结果展示]
7

💼 商业化思考

开源 vs 商业版

开源版（社区版）：

• 核心Text2SQL功能
• 基础的Schema管理
• 单机部署
• 社区支持

商业版（企业版）：

• 高级优化算法
• 企业级安全特性
• 分布式部署
• 专业技术支持
• SLA保障

盈利模式

1. SaaS服务：提供云端托管服务
2. 私有化部署：为大型企业提供定制部署
3. 技术咨询：Text2SQL解决方案咨询
4. 培训服务：企业培训和认证

目标客户

1. 数据分析团队：提升分析效率
2. 产品经理：自助数据查询
3. 开发团队：快速原型验证
4. BI工具厂商：集成Text2SQL能力

🤝 社区与贡献

如何参与

Text2Sql.Net 是一个开源项目，欢迎各种形式的贡献：

1. 代码贡献

• 新功能开发：实现Roadmap中的功能
• Bug修复：修复已知问题
• 性能优化：提升系统性能
• 文档完善：改进文档和示例

2. 问题反馈

• Bug报告：提交详细的问题描述
• 功能建议：提出新功能需求
• 使用案例：分享你的使用经验

3. 社区建设

• 技术文章：撰写技术博客
• 视频教程：制作使用教程
• 翻译工作：多语言文档翻译
• 答疑解惑：帮助其他用户

贡献指南

1# 1. Fork项目
2git clone https://github.com/AIDotNet/Text2Sql.Net.git
3
4# 2. 创建特性分支
5git checkout -b feature/your-feature
6
7# 3. 提交代码
8git commit -m "Add: your feature description"
9
10# 4. 推送到远程
11git push origin feature/your-feature
12
13# 5. 创建Pull Request
14

社区资源

• GitHub仓库：https://github.com/AIDotNet/Text2Sql.Net
• 在线Demo：https://demo.antsk.cn
• 技术文档：查看项目Wiki
• 微信交流群：添加微信 xuzeyu91

📚 学习资源推荐

相关技术

1. Semantic Kernel
   • 官方文档：https://learn.microsoft.com/semantic-kernel/
   • 深入理解AI编排框架
2. 向量数据库
   • pgvector文档：https://github.com/pgvector/pgvector
   • 向量搜索原理与实践
3. Prompt Engineering
   • OpenAI Prompt指南
   • Few-shot Learning最佳实践
4. Text2SQL研究
   • Spider数据集：Text2SQL基准测试
   • 学术论文：最新研究进展

相关项目

1. AntSK：更全面的RAG解决方案
   • GitHub：https://github.com/AIDotNet/AntSK
   • 包含知识库、Agent等功能
2. LangChain：Python生态的AI应用框架
3. Semantic Kernel：微软的AI编排框架
4. Vanna.AI：另一个Text2SQL开源项目

🎯 总结

Text2Sql.Net 不仅仅是一个Text2SQL工具，它代表了一种新的人机交互范式：让AI理解你的数据，而不是让你适应AI。

核心价值

1. 降低门槛：让非技术人员也能查询数据库
2. 提升效率：从10分钟到30秒的查询体验
3. 减少错误：AI生成的SQL比手写更准确
4. 知识沉淀：通过示例系统积累查询经验

技术亮点

1. 智能Schema理解：基于向量搜索的语义匹配
2. 执行反馈优化：自动修复错误的SQL
3. 多轮对话支持：理解上下文和指代关系
4. MCP协议集成：与开发工具无缝对接
5. 企业级架构：可扩展、可维护、可部署

适用场景

• ✅ 数据分析和BI报表
• ✅ 产品经理的自助查询
• ✅ 开发者的调试助手
• ✅ 客服的数据查询
• ✅ 管理层的决策支持

未来可期

随着大语言模型的不断进步，Text2SQL技术将变得更加智能和准确。Text2Sql.Net 将持续演进，从简单的SQL生成工具，发展为全面的数据智能助手。

让我们一起，用AI重新定义数据查询的方式！

• 项目地址：https://github.com/AIDotNet/Text2Sql.Net
• 在线体验：https://demo.antsk.cn

📄 许可证

Text2Sql.Net 采用 Apache-2.0 开源协议，你可以：

• ✅ 商业使用
• ✅ 修改代码
• ✅ 分发
• ✅ 私有使用

但需要：

• 📋 保留版权声明
• 📋 声明修改内容

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让我们一起，让数据库"听懂"人话！ 🚀

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