“ 随着大型语言模型（LLM）的应用不断拓展，检索增强生成（RAG）已成为一种成熟的落地技术。特别是txt2sql和ChatBI等产品的流行，使得查询构建技术的重要性日益突出。本文解析了查询构建的流程，并通过实例说明了，如何将自然语言问题转化为结构化查询，以提高信息检索的准确性和效率。这篇文章旨在普及相关知识，如果你希望落地类似的产品，希望能对你有所帮助。”
想象一下，你问个问题，比如“找找1980年上映的关于外星人的电影”，这个查询构建呢，就是把咱这种大白话，变成数据库能懂的格式。为啥重要呢？因为它是人和机器沟通的桥梁，能让数据库系统接到清晰、能执行的指令，跟用户想的一样。就算再牛的检索系统，没有好的查询构建，也找不出相关的结果。
结构化数据：这种数据在SQL和图数据库里，就像按表格或者关系排好的，信息都有固定位置。比如电影数据库，标题、上映日期、评分都分好列存着，过滤和排序啥的都很精准。
半结构化数据：这种数据既有组织好的部分，又有自由发挥的内容，像JSON或XML文件。文档数据库就是典型，每个条目里既有结构化的元数据，比如作者、日期，又有非结构化的正文内容。
非结构化数据：向量数据库主要处理这种数据，靠语义索引和元数据过滤来检索。这种系统特别擅长找相似的内容，比如文本文档、文章啥的，意思比精确匹配更重要。
根据目标数据库类型和数据结构，方法可不一样。
1. 文本转SQL
就是把自然语言问题变成SQL查询，用于和结构化数据库打交道。关键步骤有：
了解数据库Schema：系统得先分析数据库结构，包括表、列和关系，弄清楚数据字段和它们的连接，这样才能生成有效的SQL语法。
构建查询步骤：从自然语言输入里提取关键实体和条件，把这些元素映射到对应的数据库字段，然后构建合适的WHERE子句和JOIN操作，最后验证查询语法再执行。
比如，“找2020年后上映的评分超8的动作电影”，就能变成这样的SQL查询：
SELECT title, release_year, rating
FROM movies
WHERE genre = 'action'
AND release_year > 2020
AND rating > 8;
2. 基于元数据的过滤
这方法是通过结合语义搜索和结构化过滤，来从向量数据库里检索信息。关键步骤有：
查询组件：把语义搜索词和过滤条件分开，根据可用的元数据字段创建结构化过滤器，再把这两部分结合起来，精确地检索文档。
实施方法：分析自然语言输入里的过滤条件，用比较运算符构建元数据过滤器，然后和语义相似性搜索一起用。
比如，“找今年发布的关于机器学习的技术文章”，就会生成“机器学习”的语义搜索参数和发布日期的元数据过滤器。
3. 文本转Cypher
这是为图数据库构建查询的方法，主要关注基于关系的数据结构。主要过程有：
图模式匹配：在自然语言里识别实体和它们的关系，把这些映射到图里的node和edge模式，然后用Cypher语法构建基于路径的查询。
查询构建过程：分析用户查询里的关系要求，确定合适的图遍历模式，构建能捕捉复杂关系的Cypher查询。
比如，“找所有和克里斯托弗·诺兰合作过科幻电影的合作者”，就能变成一个遍历导演-电影-类型关系的Cypher查询。
这些方法在现代系统中协同工作，通常结合多种技术，以实现跨不同存储类型的数据检索。
建一个有电影搜索功能的RAG系统。这个系统能理解关于电影的自然语言查询，然后把这些查询翻译成结构化的SQL查询，从PostgreSQL数据库里检索相关信息。系统特别设计来处理关于电影类型、上映年份和评分的查询，还自带分页和排序的支持。
第一步：建项目结构
先搭个清晰的项目结构，配置文件、主要的RAG实现文件和测试文件分开放。
movie_search/
├── config.py
├── movie_rag.py
└── test_queries.py第二步：安装依赖
装上必要的包，包括langchain用于RAG流程，psycopg2用于PostgreSQL交互，SQLAlchemy用于数据库操作，sentence-transformers用于处理嵌入（embedding）。这些是咱RAG系统的主体骨架。
# 安装依赖包
pip install langchain langchain-community psycopg2-binary sqlalchemy sentence-transformers第三步：建配置（config.py）
实现一个DatabaseConfig类，用来管理数据库连接细节。这样配置和核心逻辑分开，改数据库参数就会很方便。
class DatabaseConfig:
HOST = "localhost"
PORT = 5432
DATABASE = "movies_db"
USER = "your_username"
PASSWORD = "your_password"
@property
def connection_string(self):
return f"postgresql://{self.USER}:{self.PASSWORD}@{self.HOST}:{self.PORT}/{self.DATABASE}"第四步：实施RAG流程（movie_rag.py）
MovieRAGPipeline类里有三个主要部分：
parse_query()：把自然语言查询分解成结构化组件（类型、年份、限制、排序依据）。
build_query()：从解析的组件构建SQL查询。
process_query()：协调整个流程，从解析到查询执行。
from typing importDict
from langchain.sql_database import SQLDatabase
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
import re
classMovieRAGPipeline:
def__init__(self, connection_string: str):
self.db = SQLDatabase.from_uri(connection_string)
self.embeddings = HuggingFaceEmbeddings()
defparse_query(self, query: str) -> Dict:
components = {
"genre": None,
"year": None,
"limit": 5,
"sort_by": None
}
query = query.lower()
genres = ["comedy", "action", "drama", "sci-fi"]
for genre in genres:
if genre in query:
components["genre"] = genre
break
year_match = re.search(r'\b\d{4}\b', query)
if year_match:
components["year"] = int(year_match.group())
limit_match = re.search(r'top (\d+)', query)
if limit_match:
components["limit"] = int(limit_match.group(1))
return components
defbuild_query(self, components: Dict) -> str:
conditions = []
if components["genre"]:
conditions.append(f"genre = '{components['genre']}'")
if components["year"]:
conditions.append(f"year = {components['year']}")
where_clause = " AND ".join(conditions) if conditions else"TRUE"
returnf"""
SELECT title, genre, year, rating
FROM movies
WHERE {where_clause}
ORDER BY rating DESC
LIMIT {components['limit']}
"""
defprocess_query(self, query: str) -> Dict:
try:
components = self.parse_query(query)
sql_query = self.build_query(components)
results = self.db.run(sql_query)
return {
'status': 'success',
'components': components,
'sql_query': sql_query,
'results': results
}
except Exception as e:
return {
'status': 'error',
'message': str(e)
}第五步：创建测试脚本（test_queries.py）
建一个全面的测试脚本，用各种查询模式来验证流程的功能。这样能确保系统能稳定地处理不同类型的自然语言输入。
from config import DatabaseConfig
from movie_rag import MovieRAGPipeline
deftest_pipeline():
config = DatabaseConfig()
pipeline = MovieRAGPipeline(config.connection_string)
test_queries = [
"List top 5 comedy movies from 2022",
"Show me comedy films released in 2022",
"What are the highest rated comedy movies from 2022",
]
for query in test_queries:
print(f"\nProcessing Query: {query}")
print("-" * 50)
result = pipeline.process_query(query)
if result['status'] == 'success':
print("\nExtracted Components:")
for key, value in result['components'].items():
print(f"{key}: {value}")
print("\nGenerated SQL Query:")
print(result['sql_query'])
print("\nResults:")
print(result['results'])
else:
print("Error:", result['message'])
print("\n" + "="*70 + "\n")
if __name__ == "__main__":
test_pipeline()第六步：建数据库
实施里还包括建一个PostgreSQL数据库，里面有个电影表，有标题、类型、年份、评分等基本字段，还有个嵌入向量列。还提供了样例数据来测试功能。
1. 建数据库和表：
CREATE DATABASE movies_db;
CREATE TABLE movies (
id SERIAL PRIMARY KEY,
title TEXT NOT NULL,
genre TEXT,
year INTEGER,
rating FLOAT,
embeddings vector(384)
);2. 插入样本数据：
INSERT INTO movies (title, genre, year, rating) VALUES
('The Menu', 'comedy', 2022, 8.5),
('Glass Onion', 'comedy', 2022, 8.2),
('Everything Everywhere', 'comedy', 2022, 8.9);第七步：运行测试
最后一步就是运行测试脚本，验证整个流程是否按预期工作，展示自然语言查询是如何被转化为SQL查询并执行的。python test_queries.py
输出：
查询构建在数据库操作和信息检索中面临不少挑战。关键挑战有：
• LLM幻觉问题：模型在构建查询时可能会生成虚构的元素，比如凭空捏造不存在的表和无效的关系。这就需要实施严格的验证流程，用数据库元数据来确保准确性。 • 用户错误管理：系统得处理用户输入错误，像名字拼写错误、格式不一致和含糊不清的术语啥的。这就需要强大的错误处理机制，通过模糊匹配算法和澄清提示，来确保准确地解读查询。 • 复杂查询处理：处理多条件查询需要巧妙地管理多个WHERE子句和JOIN操作，同时在不同数据存储之间协调查询，还得确保事务管理和一致性维护得当。
查询构建有不少好处，能提升数据检索和系统功能呢。主要优势有：
• 提高准确性：通过生成结构化查询、有效的模式匹配和保留上下文，查询构建显著提升了检索精度，从而得到更相关的结果。 • 增强灵活性：这种方法能在多种数据库类型和查询语言之间灵活切换，支持混合搜索方法，把精确匹配和语义匹配结合起来，实现全面的数据检索。 • 高效的数据访问：查询构建通过减少查询执行时间、更好地利用缓存和高效使用内存，来优化资源利用，同时还能减少网络带宽消耗，优化存储访问模式。 • 理解用户意图：系统通过在转换过程中保留语义含义，以结构化格式保留用户意图，并能有效处理复杂的关联查询。 • 可扩展的解决方案：查询构建系统能随着组织需求有效增长，处理不断增加的数据量，支持不断增长的用户群体，同时还能轻松集成到现有系统中，与现代云架构兼容。
结语
在如今这个数据为王的时代，查询构建对RAG系统来说至关重要。它架起了人类沟通和复杂数据库操作之间的桥梁，能让这些系统给出准确且相关的结果。查询构建在数据检索、用户互动和数据关系管理方面的重要性不言而喻，这些特点帮助RAG系统在保持错误处理和优化的同时，提供相关的结果。
