今年參與的AI項目中，NL2SQL（自然語言(yan)轉換(huan)為 SQL）技術應用(yong)廣泛，本文分享一些筆(bi)者在項目(mu)支持實踐中的感悟，并(bing)討論(lun)：

• 為什么SQL作為聲明式語言，是LLM的關鍵預處理工具？
• NL2SQL的未來：如何讓自然語言轉化為可靠數據報告？

一、為什么機器很難理解“人話”

人類說話是模糊的。
比如我們說：

“查一下(xia)最(zui)近賣得最(zui)好的(de)產品。”

聽起來再自(zi)然不過，但計算機會(hui)立刻發懵：

• “最近”是指什么時間范圍？
• “賣得好”指銷售額、銷量，還是利潤？
• “產品”在哪張表？

自然語言（NL）充滿歧義，而計算機需要結構化、精確的指令。
幾十年來，我們一直在尋找一種 中間語言，
既(ji)能表達“我想要什么(me)”，又能讓機器聽懂(dong)。

二、SQL：最早的“機器可理解語言”

1970年代，人類發明了 SQL（Structured Query Language）。
它其實是計算機史上最成功的 聲明式語言（Declarative Language）。

你告訴系統“要什么”，
它(ta)自(zi)己決定(ding)“怎么做”。

例如：

SELECT name, sales
FROM products
WHERE year = 2024
ORDER BY sales DESC
FETCH FIRST 3 ROWS ONLY;

這句 SQL 沒有描述任何循環、算法或掃描方式。
它只聲明了目標：我要銷售額最(zui)高的 3 個產品。

數據庫優化器（Optimizer）會自行決定最佳執行方案。
某種意義上(shang)，SQL 早就是(shi)“機器理解人(ren)類意圖”的先驅(qu)語言。

三、NL2SQL：語言模型與 SQL 的握手

進入 LLM（大語言模型）時代后，機器開始能“聽懂人話”。
于是(shi)，一(yi)個(ge)自然的(de)想法(fa)誕生了：

既然 SQL 能告訴數據庫“要什么”，
而 LLM 能理解自然語言，
那我們何不讓它們牽(qian)起手？

這就是 NL2SQL（Natural Language to SQL）。

工作原理：

用戶無需懂 SQL，也不用了解字段和表結構。
從業務人員到分析師，都能“開口(kou)即分析”。

四、SQL 是 LLM 最好的“中間語言”

許多人把 NL2SQL 當作“自動生成 SQL”的工具，
但它的(de)真正意(yi)義在于：LLM 利用了(le) SQL 的(de)聲明(ming)式特性。

聲明式語(yu)言(yan)的本(ben)質(zhi)是(shi)：告訴機器(qi)“我要什么”，而不(bu)是(shi)“怎(zen)么做(zuo)”。

SQL 已經完美定義了這種語義表達方式。
這讓 LLM 無需規劃復雜的數據操作過程，
而只需(xu)把自然語言(yan)轉(zhuan)化為 SQL —— 一種(zhong)更明(ming)確、更結構化的中間語言(yan)。

工程視角下的優勢

• 直接讓 LLM 編寫代碼，風險極高（邏輯執行過多）；
• 讓 LLM 生成 SQL，則由數據庫接管執行；
• 數據庫是一個成熟、可信的聲明式引擎。

換句話說：

SQL 是 LLM 在數據世界的“代言人”。
它讓模型(xing)專注于語義理(li)解，而非(fei)計算(suan)實現。

注(zhu)：當然(ran)目前已經有(you)很多非(fei)常(chang)厲害(hai)的(de)(de)專注(zhu)于(yu)代(dai)碼(ma)生(sheng)成的(de)(de)AI工具，但是(shi)如何讓AI生(sheng)成的(de)(de)代(dai)碼(ma)真正可控并方便后(hou)期調試，依然(ran)是(shi)不容忽視的(de)(de)一(yi)個關(guan)鍵問題。

五、從 SQL 到可信報表：更可靠的路徑

然而現實并不完美。
當前 NL2SQL 仍存在可(ke)靠性(xing)挑戰：

• 生成的 SQL 有時語法正確但語義錯誤；
• 表名、字段名不匹配，存在相似易混淆名；
• 查詢邏輯偏離業務意圖，用戶有隱藏意圖；
• 并非所有查詢都適合封裝統一的上層視圖；
• 復雜多表關聯查詢進一步增加出錯風險；
• 生成復雜SQL還更容易引發性能問題...

總之，直接執(zhi)行(xing)LLM模型生(sheng)成的 SQL，風險很高。

? 一種更(geng)穩(wen)妥(tuo)的(de)方案

讓自然語言不直接生成 SQL，
而是映射到(dao)“可信報表”或(huo)“預定義查詢”。

例如：

• 系統中已有經過驗證的報表或 SQL 模板；
• LLM 識別用戶意圖 → 匹配對應報表；
• 基于報表結果集再進行自然語言問數：
  “幫我按地區分組”
  “看下同比增長情況”

這(zhe)樣(yang)既保證了(le)準確性(xing)與安(an)全性(xing)，又保留了(le)自然語言交(jiao)互的(de)靈活性(xing)，而且性(xing)能方面(mian)相對可控。

這是一種 NL → Trusted Query → Result → Dialogue 的演化路(lu)線。

增(zeng)加可信(xin)報表(biao)這(zhe)一層后(hou)，就比(bi)“生成 SQL 立即執行”更可控(kong)，也更接近企業實際(ji)需求(qiu)。

六、從 NL2SQL 看“聲明式未來”

NL2SQL 的價值，不只是“讓人不用寫 SQL”。
它背(bei)后是一(yi)種思維(wei)方式的(de)轉變：

“人不(bu)該教機器(qi)怎(zen)么做，而該告訴機器(qi)要什么。”

SQL 是聲明式的；
HTML、CSS 是聲明式的；
Terraform、Kubernetes YAML 也是聲明(ming)式的。

而現(xian)在，LLM 正在把聲(sheng)明式的思想擴展到自(zi)然(ran)語言層面。

七、結語：讓語言回歸語義

NL2SQL 不是一個炫技的產品，而是一種通往未來的橋梁。
它代表著一個更大(da)的趨勢 —— 讓語言回歸語義。

當我們意識到：

SQL 不是被淘汰的老技術，
而是被 LLM“利用”的(de)理想中間(jian)語義層，

我們就理解了：

NL2SQL 并非“自動(dong)寫 SQL”的玩具，而是下(xia)一代(dai)智能數據接口的雛(chu)形。

結尾思考：

當(dang)自(zi)(zi)然語言與(yu)聲明(ming)式語言完全融合(he)時，“數據查詢”這(zhe)件事，也許(xu)將成為人與(yu)機器對話的自(zi)(zi)然延伸(shen)。