9个优秀的Text2Sql（Chat2Sql）开源项目、资源_supersonic text2sql

过去，领导、决策者或业务人员想要统计个数据、做个报告，总是绕不开技术人员的支持。领导需要将想法告诉技术人员，技术人员再将领导的想法转成技术语言（例如：sql），然后对数据进行统计分析，以满足领导的期望。整个过程非常低效！

随着大模型能力逐步强大、场景越来越丰富，从Text到sql或者从Chat到sql的方案也十分火热，这个方案主要是利用大模型将自然语言转化为可以执行的Sql语句，进行数据分析，并根据结果实现报告生成或者可视化展示。这种方案提高了领导们随时想要报告的效率，缓解了应对向上汇报的焦虑，在许多决策支持、大屏展示等场景中非常见效。

本文主要收集了几个比较优秀的Text2Sql相关的开源项目或者资源，供借鉴。

01

Chat2db

GitHub Star 14K

https://github.com/chat2db/chat2db

Chat2DB旨在成为一个通用的SQL客户端和报告工具，从一开始就包含AI功能。它支持几乎所有比较流行的数据库、缓存，包括：

• MySQL

• PostgreSQL

• H2

• Oracle

• SQLServer

• SQLite

• MariaDB

• ClickHouse

• DM

• Presto

• DB2

• OceanBase

• Hive

• KingBase

• MongoDB

• Redis

• Snowflake

此外，chat2DB还提供了它的7B开源模型：

GitHub：

https://github.com/chat2db/Chat2DB-GLM

Huggingface：

https://huggingface.co/Chat2DB/Chat2DB-SQL-7B

Modelscope：

https://modelscope.cn/models/Chat2DB/Chat2DB-SQL-7B

02

SQL Chat

GitHub Star 4K

https://github.com/sqlchat/sqlchat

SQL Chat是一个基于聊天的SQL客户端，您可以使用自然语言与数据库进行通信，以实现查询、修改、添加和删除等操作。

它目前支持MySQL，Postgres，SQL Server和TiDB无服务器。

03

Vanna

GitHub Star 7.7K

https://github.com/vanna-ai/vanna

Vanna是一个开源的开源Python RAG（检索增强生成）框架。Vanna通过整合上下文（元数据、定义、查询等）以及领域知识文档来训练RAG模型。在Vanna框架的基础上可以使用现有工具（例如Streamlit、Slack）构建自定义可视化UI，实现对话结果的可视化。

Vanna通过两个简单的步骤进行操作：

（1）基于数据训练RAG“模型”。

（2）提出问题返回SQL查询，并且可以将查询配置为在数据库上自动运行。

04

Dataherald

GitHub Star 3.1K

https://github.com/Dataherald/dataherald

Dataherald是一个自然语言到SQL引擎，为在关系数据库上的企业级问答而构建。它允许您从数据库中设置一个API，可以用简单的对话进行问答。

他的功能包括：

• 允许业务用户从数据仓库中获得结果，而无需通过数据分析师

• 在SaaS应用程序中启用来自生产数据库的Q+A

• 从您的专有数据创建ChatGPT插件

Dataherald开源代码库包含四大模块：引擎、管理控制台、企业后端和Slackbot。其中，核心引擎模块包含了LLM代理、向量存储和数据库连接器等关键组件。Dataherald 代码的亮点之一是模块化设计，将不同的功能模块封装成独立的类和方法，便于代码维护和扩展，也使得 Dataherald 可以轻松地集成新的工具和功能。

05

WrenAI

GitHub Star 1K

https://github.com/Canner/WrenAI

WrenAI是一个文本到SQL的解决方案，数据团队可以通过询问业务问题而无需编写SQL，可更快地获得分析结果。

其核心理念是利用 LLMs 和 RAG 技术的优势，将自然语言转换为 SQL 查询，并从数据库中检索数据。用户只需用自然语言提出问题，例如“上个月哪个产品的销量最高？”，WrenAI 就能自动将其转换为相应的 SQL 查询，并返回准确的结果。

WrenAI 的核心功能和优势：

• 易于使用： 用户无需编写任何 SQL 代码，只需使用自然语言即可查询数据。想象一下，无需代码，只需动动嘴，就能从数据库中获取你想要的数据！
• 安全可靠： 数据库内容不会传输到 LLMs，确保数据安全。WrenAI 采用安全至上的设计理念，你的数据安全，我们来守护！
• 高度准确： WrenAI 的语义引擎能够理解业务上下文，生成更准确的 SQL 查询。WrenAI 不仅能听懂你的问题，还能理解你的意图，给出最精准的答案！
• 开源免费： 用户可以根据自己的需求自由部署和使用 WrenAI。开源的力量，让 WrenAI 更加强大！

06

SuperSonic

腾讯音乐-超声数

https://github.com/tencentmusic/supersonic

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• 模型知识库(Knowledge Base)： 定期从语义模型中提取相关的模式信息，构建词典和索引，以便后续的模式映射。

• 模式映射器(Schema Mapper)： 将自然语言文本在知识库中进行匹配，为后续的语义解析提供相关信息。

• 语义解析器(Semantic Parser)： 理解用户查询并抽取语义信息，生成语义查询语句S2SQL。

• 语义修正器(Semantic Corrector)： 检查语义查询语句的合法性，对不合法的信息做修正和优化处理。

• 语义翻译器(Semantic Translator)： 将语义查询语句翻译成可在物理数据模型上执行的SQL语句。

• 问答插件(Chat Plugin)： 通过第三方工具扩展功能。给定所有配置的插件及其功能描述和示例问题，大语言模型将选择最合适的插件。

SuperSonic融合Chat BI（powered by LLM）和Headless BI（powered by 语义层）打造新一代的BI平台。这种融合确保了Chat BI能够与传统BI一样访问统一化治理的语义数据模型。此外，两种BI新范式都从中获得收益：

• Chat BI的Text2SQL生成通过检索语义数据模型得到增强。

• Headless BI的查询接口通过支持自然语言API得到拓展。

通过SuperSonic的问答对话界面，用户能够使用自然语言查询数据，系统会选择合适的可视化图表呈现结果。SuperSonic不需要修改或复制数据，只需要在物理数据模型之上构建逻辑语义模型（定义指标/维度/实体/标签，以及它们的业务含义、相互关系等），即可开启数据问答体验。与此同时，SuperSonic被设计为可插拔的框架，采用Java SPI机制来扩展定制功能。

07

Awesome Text2SQL

https://github.com/eosphoros-ai/Awesome-Text2SQL

Awesome Text2SQL是一套主要针对LLMs、Text2SQL、Text2DSL、Text2API、Text2Vis等方面的精选教程资源。它提供的大多数模型都是LLM+Text2SQL，每个模型都有论文、代码、数据集的链接。是一个Text2SQL比较好的资源库。

08

DuckDB-NSQL

https://github.com/NumbersStationAI/DuckDB-NSQL

DuckDB-NSQL是一个由MontherDuck和Numbers Station为DuckDB SQL分析任务构建的Text 2SQL LLM。可以帮助用户利用DuckDB的全部功能及其分析潜力，而不需要在DuckDB文档和SQL shell之间来回切换。

09

Langchain

文档：

https://python.langchain.com/v0.1/docs/use_cases/sql/

Langchain是一个比较知名的大模型应用框架，但其实，Langchain也可以让我们在自己在SQL数据库上构建一个问答链代理。

可以将LangChain的SQL代理添加到链上。它不仅可以根据数据库的模式和内容回答问题，还可以通过运行生成的查询、捕获回溯，并从错误中恢复，重新生成。

最后

由于大模型的发展是一个逐步增强的过程，在这个过程中，许多大模型还存在不确定、不稳定。在使用基于大模型的Text2Sql方案所生成的SQL查询还需要格外小心验证，以最小化应用风险。

尽量做到：清楚描述数据库上下文、限制数据查询输出的大小、在执行之前验证和检查生成的SQL语句。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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