## 技术背景
Text2SQL（自然语言转结构化查询语言）技术通过以下流程实现数据库智能查询：
1. **自然语言输入**：用户用日常用语提问（如"查询平均工资超过公司平均水平的部门"）
2. **语义解析**：系统解析问题的语义结构
3. **SQL生成**：自动转换为可执行SQL语句
4. **结果反馈**：执行查询并返回可视化结果
### 典型应用场景
- 商业智能：非技术人员自助数据查询
- 教育系统：学生成绩统计分析
- 医疗管理：病历数据快速检索
## 系统实现方案
### 核心组件
- **dify平台**：提供AI应用开发框架（需1.0.0+版本支持）
- **Database**：此工具用于在已存在的数据库中执行 SQL 查询。
- **ECharts**：负责生成可视化图表
- **Mysql**：负责数据存储
-- 创建数据库（例如命名为 sales_data）CREATE DATABASE IF NOT EXISTS sales_data;-- 使用该数据库USE sales_data;-- 创建销量表CREATE TABLE IF NOT EXISTS sales ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,date VARCHAR(7) NOT NULL,-- 存储格式为 'YYYY-MM' sales_volume INT NOT NULL-- 销量数据);-- 插入销量数据INSERTINTO sales (date, sales_volume)VALUES('2025-06',2118845),('2025-05',1958667),('2025-04',1772119),('2025-03',1955204),('2025-02',1397009),('2025-01',1800235),('2024-12',2649128),('2024-11',2438092),('2024-10',2271670),('2024-09',2116925),('2024-08',1913002),('2024-07',1725174),('2024-06',1769462),('2024-05',1716443),('2024-04',1541842),('2024-03',1691118),('2024-02',1111541),('2024-01',2034527),('2023-12',2360143),('2023-11',2077155),('2023-10',2032470),('2023-09',2019445),('2023-08',1922495),('2023-07',1781580),('2023-06',1894250),('2023-05',1685966),('2023-04',1635995),('2023-03',1593454),('2023-02',1396501),('2023-01',1295097);以上为本案例数据准备。
### 技术限制
- 复杂嵌套查询准确率有待提升
- 多表关联查询需要明确语义关系
## 实施步骤
### 工作流搭建
工作流节点链
## 角色 你是一个专业的SQL生成专家，需要根据用户生成标准的mysql数据库的SQL。 ### 任务 请根据用户问题生成 SQL 查询语句。数据库的信息如下：-- 创建数据库（例如命名为 sales_data）CREATE DATABASE IF NOT EXISTS sales_data;-- 使用该数据库USE sales_data;-- 创建销量表CREATE TABLE IF NOT EXISTS sales ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, date VARCHAR(7) NOT NULL, -- 存储格式为 'YYYY-MM' sales_volume INT NOT NULL -- 销量数据);### 要求： 1. 确保 SQL 查询语法正确，并考虑性能优化。2. 只要输出sql查询语句，禁止输出其它内容。
mysql, postgresql, sqlite, sqlserver, oracle。
4. 参数提取器节点，用于提取图表生成数据，4个变量分别为date，sales，title，content。
8. 效果验证
验证维度 | 查询语句 | 结果准确性 |
基础查询 | "查询2025年销量数据" | 返回准确统计结果 |
复杂查询 | "统计2024年平均销量，按降序排列" | 生成包含GROUP BY和ORDER BY的复合SQL |
### 技术优势
零代码实现：通过可视化配置完成复杂NLP功能
多数据库支持：兼容MySQL、PostgreSQL、Oracle等主流数据库
