数据库查询的未来：使用 AI 评估文本到 SQL 和文本到 NoSQL_怎么用ai查询数据库

介绍。

随着 ChatGPT 和其他大型语言模型 (LLM) 的兴起，人们对检索增强生成 (RAG)（本质上是直接与数据进行对话）的迷恋与日俱增。虽然使用自然语言查询数据库的概念很吸引人，但此类 RAG 应用程序的实际实现提出了重大挑战。

本文深入探讨了使用法学硕士将自然语言转换为 SQL 和 NoSQL 查询的令人兴奋的领域。想象一下，只需输入您的想法即可轻松获取和过滤数据。然而，尽管这听起来很简单，但这个过程却充满了复杂性。尽管法学硕士很聪明，但仍然容易出错，有时会产生不准确或捏造的信息。

尽管存在这些挑战，我们讨论的重点不仅仅是陷阱，而是比较两种强大的数据交互方法：文本到 SQL 与文本到 NoSQL。哪种方法更有效？哪个提供更准确的结果或更低的延迟？而且，在处理 CSV 或 Excel 文件等更简单的数据格式时，您应该更喜欢哪种方法？

和我一起探索这些问题，提供有关如何在实际应用中最好地利用这些突破性技术的见解，甚至可能是答案。

文本转SQL

文本到 SQL 的过程涉及向法学硕士提供数据库表的架构，有时还附有示例行，以将数据结构置于上下文中。此设置允许模型了解存储的信息类型及其组织方式。

当用户用自然语言提出查询时，LLM 利用此上下文信息生成相应的 SQL 查询。这个查询不仅仅是文本的直接转换；它是一个智能创建，考虑了用户的意图和数据库的架构。

以下是它在实际环境中的典型工作方式：

1.输入准备：接收用户的自然语言查询。
2. 查询生成：LLM 处理此输入以及提供的模式和可能的示例行，以生成 SQL 查询。
3.执行࿱