一文搞懂大模型提示工程（Text2SQL、Text2API）

大模型的提示工程（Prompt Engineering） 是通过精心设计输入文本（Prompt），引导大语言模型（LLM）生成符合预期输出的技术。在Text2SQL（自然语言转SQL）和Text2API（自然语言调接口）场景中，提示工程的核心目标是将自然语言问题转化为准确的 SQL 查询和具体的 API 调用参数。

Text2SQL和Text2API的提示工程本质是是将领域知识显式化，通过角色定义和业务知识注入（如数据库Schema、API文档），让模型“理解”自然语言背后的真实意图，并将其转化为可执行的结构化指令。

Text2SQL（文本转SQL）是什么？Text2SQL是一种将自然语言描述的查询需求，自动转换为结构化查询语言（SQL）的技术。

LangChain提供SQLDatabaseChain，支持将数据库Schema动态注入提示词，实现端到端的SQL生成与执行。LangChain可以自动提取数据库表结构（Schema）作为上下文。支持多轮对话修正SQL语句。

from langchain.utilities import SQLDatabasefrom langchain.chains import SQLDatabaseChainfrom langchain_community.llms import OpenAIdb = SQLDatabase.from_uri("sqlite:///sales.db")llm = OpenAI(temperature=0)chain = SQLDatabaseChain.from_llm(llm, db, verbose=True)response = chain.run("2024年销售额超过100万的产品是什么？")

如何实现Text2SQL？通过自然语言处理技术进行语义解析（包括实体识别、关系抽取、意图理解），结合预加载的数据库Schema信息，利用大语言模型（LLM）生成符合语法规范的SQL语句。

1. 输入解析：用户提问 → 提取关键实体（表名、字段、条件）。

• 例：“统计2024年销售额超过100万的产品” → 提取“销售额（sales）”、“产品（product）”、“年份（year=2024）”、“条件（>1,000,000）”。

• 关键：在Prompt中提供Schema，如：

  表orders: id (int), product_id (int), sales (float), date (date)  
  表products: id (int), name (str), category (str)  

SELECT p.name, SUM(o.sales) AS total_sales  FROM orders o  JOIN products p ON o.product_id = p.id  WHERE YEAR(o.date) = 2023  GROUP BY p.id  HAVING total_sales > 1000000;