SQLBot

项目简介

SQLBot 是自然语言数据分析平台，可连接业务数据库，结合表字段说明、人工表关系、术语和 SQL 示例生成查询，并展示结果与图表。Python 后端负责相关表选择、查询上下文组装、执行检查和会话错误反馈。

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面试题与回答

1. 如何检索召回数据库的表和字段？

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   核心回答

   SQLBot 的这条召回链以表级结构为单位：先在当前数据源已选用的表字段范围内，用表结构向量和关键词规则给表排序，保留用户明确点名的表，再补入已配置关系中与候选表直接相连的表，最后把表名、字段类型、说明和连接关系交给模型生成 SQL。

   它的 Python 后端负责结构读取与上下文组装，Embedding 模型提供语义相似度，关键词规则补充精确名称和业务描述。字段参与表的匹配，并随入选表进入结构上下文；这条实现并没有为每个字段建立独立向量召回分支。选中了业务表，还要确认连接路径及需要的字段是否完整。

   先准备结构，再做表匹配

   构建表向量时，程序把表名、字段名、字段类型及自定义说明组织为结构文本，计算并保存向量。查询阶段先读取已勾选的表和字段，对字段应用列权限过滤；若调用方提供 table_list，还会进一步限制候选表。

   随后组装各表的 schema_table：表说明优先采用自定义说明，否则使用原表注释；字段结构包含字段名、类型及已配置的自定义说明。关键词评分还能使用字段原注释。由此，向量所依据的结构、关键词信号和最终送给模型的字段列表需要分别核对，修改说明后也要关注表向量是否同步更新。

   普通内置数据源路径会先抽取问题关键词，再用术语同义词扩展，供表匹配使用。向量分数衡量关键词与表结构的语义接近程度；关键词规则则匹配表名、表说明、字段名和字段说明，并结合匹配质量与覆盖率评分。启用融合时，分数为 α × 向量分数 + (1−α) × 关键词分数，默认 α=0.4。它是规则分数与向量分数的线性融合，未使用 RRF 或独立重排模型。见关键词与向量融合实现。

   明确点名的表怎样保留，失败时怎样回退

   仅按融合分取前几名，可能漏掉问题中明确要求使用的表。_select_tables() 因此会用原始问题匹配完整表名或完整表说明，把这些表保留在前面，再按已有排名填充剩余名额。匹配处理标识符边界、引号包裹名称和重叠名称，减少把短表名误当成长表名中一部分的情况。

   TABLE_EMBEDDING_COUNT 默认是 10，但显式命中的表全部保留，数量可能超过这个值。这一规则只作用于调用方已经筛选过的候选，不会把范围外的表重新引入。见显式表保留规则。

   当前表匹配按排名和数量选择，没有额外的最低相似度阈值。因此，低相关问题也可能得到若干候选表。关键词为空、关键词功能关闭或融合计算异常时，会改用原问题做纯向量排序；纯向量计算也异常时，则保留全部已过滤候选并把显式命中项置前。这种回退减少了计算失败造成的漏表，但会增加结构上下文，不能把“有候选”当作已经找到正确表。

   一跳关联补表能补什么

   表匹配后，程序读取数据源维护的 table_relation，找出至少一个端点属于当前候选表的关系边，补入这些边另一端缺失的表结构，再追加相应字段等式。关系来自配置，虽然输出栏目名是 Foreign keys，并不表示已经从数据库自动发现并验证全部外键约束。补表也只从此前允许的候选范围中取结构。

   这个过程只扩展一跳。例如已选 A，关系为 A→B→C，能补入与 A 直接相连的 B，但不会再以新补的 B 为起点递归查找 C。它可以补回某些未直接命中的桥表，却没有实现任意多跳路径搜索；长链查询仍可能缺表或缺边。具体流程见结构拼接与一跳关系补全。

   最终结构上下文包括数据库标识、入选和补入的表结构，以及相关字段连接式；可选的样本数据另行读取。业务术语、示例 SQL 和额外提示分别注入生成消息，不由表向量替代。若要进一步支持复杂桥接，应在允许范围内增加路径选择与连接粒度校验，而不是无差别扩展整张关系图。

   验证时，可以对照纯向量、融合、显式保留和一跳补表，分别检查目标表是否出现、关键字段是否保留、连接路径是否完整，以及最终结果是否符合口径。这样才能区分是选表漏了、关系配置缺了，还是结构已经齐全但生成的连接或聚合有误。

   参考资料

   • 国内：飞致云：SQLBot 最佳实践：采用表字段说明、手工关系配置、术语与示例分别提供上下文的做法，解释表匹配之后为何仍需连接和业务知识。
   • 国外：Wang 等：RAT-SQL：依据问题名称、字段及关系共同对齐的分析，解释显式名称信号与表结构关系各自解决的歧义；项目机制以固定版本源码为准。

2. Text-to-SQL 如何区分表结构与业务规则知识，并适应表结构变更？

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   核心回答

   SQLBot 将表字段元数据、人工维护的表关系、业务术语和 SQL 示例分开管理，生成时再组合成上下文。表字段说明有哪些可用对象、类型和注释，表关系提供连接依据；术语解释业务含义与同义表达，示例则提供“问题—查询写法”的参考。字段类型本身不能说明库存余额采用哪个快照时点、滞销天数按哪类出库计算，这类口径需要补进业务说明或示例。

   适应结构变化时，先同步真实表字段，再检查人工关系、业务说明和示例是否仍引用正确对象。该版本的结构同步会更新元数据并触发表与数据源的向量更新，但这条同步链没有自动迁移业务术语、改写示例 SQL 或清理全部生成依赖的过程。

   不同知识怎样进入 SQL 上下文

   以平台管理的普通数据源问数为例，get_table_schema() 从启用的表与字段构造结构信息，列权限过滤也在构造前处理。选表后，表名、字段名、类型与注释被组织成 Schema 文本；已有人工配置的 table_relation 会补充相关表及连接字段。这里的表关系来自维护的关系图，不等于系统自动读取并验证了数据库中的外键约束。表字段范围、结构与表关系组装。

   业务语义走独立匹配：filter_terminology_template() 根据未扩展的关键词或原问题匹配术语，带上当前数据源等适用范围，返回主词、同义词与解释；filter_training_template() 按问题匹配该数据源范围内的 SQL 示例。开启向量匹配时可补充语义候选，结果随后被格式化为上下文，并非修改数据库结构或训练模型。术语匹配入口、示例匹配入口、术语模板、示例模板。

   sql_sys_question() 分别构造结构、术语和示例模板，init_messages() 将这些内容逐项加入生成 SQL 的消息。结构信息与业务解释因此可以同时约束查询，但前提是对应内容确实被匹配并加入；只维护一条术语，并不代表每次生成都会使用它。模板构造、消息注入。

   结构同步更新了什么

   同步逻辑按表名、字段名匹配记录：已有表更新数据库注释，已有字段更新类型、原始注释和顺序，新表新字段创建记录。已有的 custom_comment 不会因此被数据库注释覆盖，所以人工维护的业务说明可以保留，也需要在含义变化时另行检查。表与字段同步。

   同步结束会提交表和数据源的向量更新任务，这些任务在线程池中运行。触发更新与更新完成需要区分；重新生成时应检查实际选表结果及注入的结构，确认使用的是更新后的内容。单表字段更新、后台向量更新。

   字段重命名也不会自动识别为同一业务字段的迁移。旧名称可能仍出现在术语解释、示例查询和人工关系配置中，相关内容需要单独确认和修改。若要实现“字段变化后自动定位并停用受影响的规则、示例与缓存”，还需要额外维护依赖关系与失效机制，不能仅靠同步表结构完成。

   怎样验证一次变更

   例如业务库把库存数量字段从 stock_qty 改成 on_hand_qty，且业务含义不变：先同步字段，检查注入结构是否已使用新名称；再检查相关术语、示例及连接配置中是否残留旧引用。用同一批问数问题重新生成查询，对照参考 SQL 检查库存快照、出入库和日期口径，并核对查询结果与可访问范围。

   这能分别确认结构刷新、知识匹配与业务结果。查询成功执行只说明表字段和语法可用，不能证明新字段承接了原来的业务含义，也不能证明示例中的统计口径仍然正确。

3. Text-to-SQL 在 Agent 中如何应用？存在哪些风险和限制？

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   核心回答

   SQLBot 把自然语言问数拆成相关表选择、结构与业务知识组装、SQL 生成、执行和结果展示。表备注、人工表关系、术语与 SQL 示例帮助模型理解该查什么、怎样关联；生成后仍需由程序检查实际 SQL，并依据数据库返回的数据回答。

   这里要区分三件事：模型按格式返回了 SQL、SQL 通过现有执行检查、查询结果符合业务口径。前两项成立，也不能证明日期条件、连接粒度和统计公式都正确。

   生成结果怎样进入执行？

   check_sql() 从模型返回中提取 JSON，读取 success、sql 等字段，并检查 SQL 非空。它负责响应格式和生成结果解析，不是完整的语法、安全或成本审核。

   随后程序用 sqlglot 从 SQL 本身提取真实表名，与本次允许的 table_name_list 比较，不直接信任模型附带的 tables 字段。没有成功提取表或出现白名单外表时拒绝继续。这个检查使用裸表名，不能据此推导已经完成任意数据库、Schema、列和行级权限校验。响应解析、真实表提取与白名单。

   exec_sql() 执行前还会调用 check_sql_read()。该函数检查允许的首关键字、危险模式、解析出的语句类型和危险函数；默认允许 SELECT/WITH，元数据命令另受配置控制。它形成了一层读取操作检查，但现有写类型判断主要针对每条语句的顶层节点，不能直接称为已经证明所有嵌套表达式都安全的完整 AST 沙箱。执行前检查、读取操作检查。

   查询失败后会自动反复修正吗？

   这条对话链路没有同一轮自动重试循环。数据库执行异常会被包装、保存并作为错误返回，本轮随后结束；下一轮初始化时，程序查询同一会话的最新记录，如果它属于 exec-sql-err，才把错误放入 <error-msg> 供模型参考。连接失败、格式错误等情况不能统一当成这条执行错误反馈。错误保存与结束、下一轮错误上下文。

   若要增加自动纠错，应限制次数，区分可纠正的语法、结构错误与权限拒绝，并让修正后的 SQL 重新通过执行检查。这是进一步完善方案，不能写成该版本已经具备的行为。

   实际落地还要验证什么？

   首先核对业务结果。例如一对多连接可能让库存数量重复累加，SQL 却能顺利执行；要用明确的样例数据和参考查询检查粒度、时间及过滤条件。术语和示例是生成依据，不是正确性证明。

   其次按数据源核对运行限制。不同连接器的连接、驱动和执行超时配置并不相同，不能统一称为查询的硬截止时间；提示词中的结果行数要求也不等于所有分支都有后端强制上限。生产接入还应配置适当的数据库账号与权限、结果上限和查询资源约束，再验证越权、慢查询与错误反馈。这里的源码审查不替代这些部署测试。