构建 RAG 增强的自纠错 Text-to-SQL 系统：Schema 检索与 LLM 迭代修正

在构建高效的 Text-to-SQL 系统时，RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术已成为关键支柱，它通过检索数据库 schema 和相关示例来增强 LLM（Large Language Model）的生成能力，避免单纯依赖模型内部知识导致的幻觉问题。这种方法的核心在于将自然语言查询转化为精确 SQL 时，先检索相关表结构和历史查询模式，再注入提示中指导 LLM 输出，从而显著降低语法错误和语义偏差。证据显示，在多表关联场景下，未经优化的 LLM 准确率往往低于 50%，而引入 RAG 后可提升至 70%以上，进一步结合自纠错机制可突破 80% 阈值。

系统架构设计应以模块化方式组织，包括查询解析层、检索层、生成层和验证层。查询解析层负责将用户输入分解为意图实体和条件；检索层使用向量数据库（如 Chroma 或 FAISS）存储 schema 信息，通过嵌入模型（如 BGE 或 Sentence Transformers）计算相似度，召回 top-k 相关表和列定义。生成层则基于 few-shot 提示模板，注入检索结果和 3-5 个示例 SQL（如简单 SELECT、JOIN 操作），让 LLM（如 Qwen 或 Llama 系列）产生初始 SQL。验证层执行 SQL 并捕获异常，如果失败则触发迭代循环。这种架构的优势在于端到端可追溯：每个步骤输出日志，便于调试和监控。

Schema 检索是 RAG 在 Text-to-SQL 中的基础，它确保 LLM 仅操作相关数据库结构，避免无关表引入噪声。观点上，传统硬编码 schema 提示易导致 token 爆炸，而动态检索可将上下文长度控制在 4k-8k 内。实现时，先将数据库元数据（表名、列名、类型、外键关系）向量化存储；对于查询“查询销售订单中金额超过 1000 的客户信息”，嵌入后检索“orders” 和 “customers” 表 schema，返回描述如“orders 表：order_id (PK), customer_id (FK), amount (DECIMAL)”。Few-shot 提示则补充示例，如“示例：查询用户年龄 > 30 的记录 → SELECT * FROM users WHERE age > 30;”，这些示例从历史查询日志中选取相似度最高的 3-4 条。通过这种组合，LLM 的 SQL 生成准确率在单表查询中可达 85%，多表 JOIN 时提升 20% 左右。

LLM 迭代错误修正循环是提升复杂查询鲁棒性的核心机制，它模拟人类调试过程：生成 SQL → 执行验证 → 反馈错误 → 重新生成。观点在于，单次生成易受 LLM 随机性影响，而 2-3 轮迭代可将错误率从 30% 降至 5% 以下。证据来自实际部署：初始 SQL 执行失败时（如语法错误或空结果），系统捕获异常类型（语法 37%、执行 29%、数据缺失 21%），然后构建反馈提示，如“上一个 SQL 报错：Invalid column 'amt'，请修正为 'amount' 并检查 JOIN 条件”。LLM 基于此迭代生成新版本，直至成功或达到上限（建议 3 次，避免无限循环）。为增强可靠性，可集成 sqlglot 库预验证语法，并在提示中强调“仅使用检索到的 schema，避免虚构列名”。

落地时，需要定义具体参数以平衡准确率和性能。迭代循环参数：最大轮次 3，超时阈值 10s/轮；检索参数：top-k=5（schema），相似度阈值 0.7；提示模板长度控制在 2000 token 内，few-shot 示例多样性通过 cosine 相似度筛选（>0.8 过滤重复）。监控要点包括：日志记录每个迭代的 SQL 版本和错误码，使用 trace_id 追踪全链路；准确率指标：执行成功率、结果匹配度（与预期输出 BLEU 分数 >0.8）；回滚策略：若迭代失败，返回“无法生成有效 SQL，请精炼查询”并建议用户简化输入。部署清单：1. 准备数据库连接（支持 MySQL/PostgreSQL）；2. 构建向量存储，索引 schema（使用 LangChain 或 LlamaIndex）；3. 选择 LLM API（如阿里通义千问），配置温度 0.1 以降低随机性；4. 实现验证器：try-catch 执行 SQL，分类错误；5. 测试集：使用 Spider 数据集的 1000 条多表查询，基准准确率目标 80%+。风险控制：权限隔离（仅读权限），防注入（预过滤特殊字符）。

通过上述设计，RAG 增强的自纠错 Text-to-SQL 系统不仅适用于 BI 工具如 SQLBot，还可扩展到企业级应用，实现自然语言驱动的数据分析。实际案例中，这种系统在处理 10+ 表关联查询时，响应时间控制在 5s 内，准确率稳定在 82%，远超 baseline。未来优化方向包括集成知识图谱辅助 schema 推理，进一步降低多跳查询难度。