导读
2023 年 1 月，TiDB Cloud 发布了 Chat2Query 功能，在 TiDB Cloud 上通过自然语言提问，即可生成相应的 SQL，对用户上传的任意数据集进行分析。Chat2Query 正在彻底改变企业探索和理解数据的方式。
经过一年多的研发迭代，现在 Chat2Query 在 Spider 基准测试中得分 86.30，并曾在 BIRD 基准测试中跻身前四。本文将深入探讨 Chat2Query 的工作原理及其背后的 Text2SQL 技术，以及我们如何提升 Chat2Query 的能力。
“上个季度的销售额是多少？”
“哪个产品类别表现最佳？”
“本月客户投诉的趋势如何？”
相比其他工具，Chat2Query 能够对用户上传的大规模数据集进行理解和分析，摒弃繁杂的专业术语和查询语句，Chat2Query 使得用户能够通过自然语言直接向数据库提问，并即时获得答案。
丰富数据上下文
提出问题
图 1. Chat2Query 的工作原理
理解数据库（Understand DB）
这一步骤可以将 SQL 查询的准确率提高 2-3%（基于 Spider 等基准测试）。虽然增幅看似较小，但在处理大规模数据集时，这一提升具有重要意义。
图 2. 理解数据库
优化提示词：提示工程（Prompt Engineering）
COT + RAG 的结合使得 Chat2Query 在 Spider 和 BIRD 等基准测试中始终保持领先。这就是它取得卓越表现的关键。
图 3. 提示工程的主要步骤
微调与后加工处理（Fine-Tuning with Post-Processing）
这一机制确保即使模型遗漏或误解某些内容，系统的其他组件也能介入，捕捉问题并进行必要的调整。这种额外的优化层极大地增强了 Chat2Query 生成 SQL 查询的可靠性。
后处理机制 + 多智能体系统能将 SQL 查询的整体准确率提高 2-4%，有效减少错误，确保结果稳定、一致，并可直接用于业务决策。
图 4. 后加工处理机制的实际应用
现在，让我们看看 Chat2Query 如何帮助企业做出更明智的决策：
销售业绩分析：无需等待报表或手动提取数据。只需询问 “本月的销售额相比上月增长了多少？”，即可即时获取数据，优化销售策略。
客户洞察：快速了解客户反馈。例如，询问 “本月最常见的客户投诉类型是什么？”，即可发现需要改进的地方，从而提升服务质量。
供应链优化：通过 “哪些产品的库存低于安全库存水平？” 或 “过去三个月中，哪些产品的库存周转率最高” 等问题，实时调整供应链策略，提高运营效率。
财务报告分析：想提升企业财务透明度与决策效率？直接询问“本季度的总收入是多少？”或“上个月的运营成本是多少？”，即可快速获取关键财务数据，支持管理层评估收入表现、控制成本和制定战略，增强企业的整体财务健康。
随着 AI 技术的发展，企业与数据的交互方式也将更加简单。Chat2Query 仍在不断进化，把“数据驱动”的运营模式带给更多企业和个人。
