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Text2SQL之Vanna优化

news 2026/2/9 2:20:24

文章目录

  • 前言
  • 一、优化方向
  • 二、干就完了
    • 一次性生成多个Question-SQL对
    • 先生成一个问题，再根据DDL和业务数据生成SQL
  • 总结

前言

前阵子写了篇Text2SQL的简单介绍，发现其也是RAG只会，写下了Text2SQL之不装了，我也是RAG

最近也一直在做Text2SQL的优化，于是把自己的一些心得，总结于这篇文章。

一、优化方向

既然本质是RAG，那顺着RAG的优化方向走，准没错。

  • 文档增强：
    • 对文档进行摘要：先对摘要进行检索，如果有必要，才深入文档细节
    • 对文档进行QA生成：同时检索文档和生成的QA
    • 数据清洗，去除文档中存在的特殊字符或不相关信息
  • 元数据过滤：例如对query和文档分类，对应类别的query只查找对应类别的文档，能有效提升检索效率和召回率
  • 混合检索：语义检索 + 关键词检索
  • query改写：让LLM对query改写，在嵌入空间中，看似相同的两个问题并不一定很相似
    • 同义词替换：例如，将“LLM”、“大语言模型”和“大模型”标准化为通用术语。
    • 缩写替换
  • query分解：将复杂query分解成多个子问题，逐个进行匹配，然后汇总文档，生成答案
  • HyDE: 用LLM直接生成query的回答，将生成的答案与query 拼接，再进行RAG
  • 文档分块优化：
    • 内容重叠分块&

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