Text2SQL数据分析智能体
将自然语言问题转换为SQL语句并执行，返回相应的SQL命令、解释、执行结果以及对应的图形化报表
输入您的数据分析问题，智能体将转换为对应的SQL语句
示例问题
- 查询东部地区2023年销售额最高的5种产品
- 统计各部门员工数量及平均薪资
- 分析近6个月用户活跃度趋势
可用数据表
- 用户表 (users)
- 订单表 (orders)
- 销售表 (sales)
技术实现亮点
自然语言理解
采用先进的NLP技术，将用户的自然语言查询准确解析为结构化的查询意图和参数
SQL生成与优化
基于数据库结构和查询意图，生成高效、安全的SQL语句，并进行性能优化
智能数据可视化
自动分析数据特征，选择最合适的图表类型，生成直观、美观的可视化报表
系统实现架构
详细课程内容
课程目标
构建一个能将用户的自然语言问题转化为SQL查询，并可视化结果的数据分析助手。
核心能力深化
自然语言理解(NLU)
意图识别（查询、聚合、过滤等）、实体抽取（表名、列名、数值）
数据库模式理解与链接
如何让LLM理解数据库的表结构、列含义、关系，并将自然语言映射到正确的Schema元素
SQL生成与校验
生成符合特定数据库方言(如PostgreSQL, MySQL)的SQL语句，并进行语法和逻辑校验
查询优化与安全
考虑生成SQL的效率，防止生成危险或越权的查询（SQL注入防护）
数据可视化
根据查询结果自动选择合适的图表类型（柱状图、折线图、饼图等）进行展示
多轮交互与澄清
处理模糊不清的用户提问，通过反问进行澄清
技术实现细节
Prompting for SQL Generation
设计包含数据库Schema信息、示例、用户问题的复杂Prompt
Schema Representation
如何有效地向LLM描述数据库结构（DDL语句、自然语言描述等）
Embedding Schema
使用Embedding技术帮助模型理解Schema语义
SQL Validation Libraries
使用工具校验生成的SQL语法
Visualization Libraries
集成Python库（如Matplotlib, Seaborn, Plotly）或前端库（如ECharts, Recharts）生成图表
安全层设计
实现查询沙箱、权限控制、数据脱敏等安全机制
系统架构设计
NL处理服务
负责接收用户输入，进行NLU和Schema链接
SQL生成服务
调用LLM生成SQL
查询执行引擎
安全地连接数据库并执行SQL
结果处理与可视化服务
处理查询结果并生成可视化配置或图像
API与前端
提供API接口，并构建用户交互界面
实战项目贯穿
连接真实数据库
使用示例数据库（如电商订单库、销售数据）
实现核心流程
NL -> Schema Mapping -> SQL Generation -> Execution -> Visualization
处理复杂查询
支持带有多条件、分组、排序等的查询
开发交互界面
允许用户输入问题，展示SQL语句和可视化结果