SQLBot 中多轮 SQL 生成工程化：RAG 驱动的查询分解与错误反馈循环

在动态数据库环境中，Text-to-SQL 系统面临的主要挑战是查询的复杂性和 schema 的演化，导致单轮生成往往无法准确捕捉用户意图。SQLBot 通过集成 RAG（Retrieval-Augmented Generation）机制，实现多轮迭代 SQL 生成的核心在于查询分解、动态 schema 检索和基于 LLM 的错误反馈循环。这种设计不仅提升了生成的鲁棒性，还确保了系统在数据库变更时的适应性。

首先，RAG 驱动的查询分解是多轮交互的基础。传统 Text-to-SQL 容易因问题复杂而生成无效 SQL，尤其在涉及多表联接或条件过滤时。SQLBot 利用 RAG 从数据库元数据中检索相关表和字段，将复杂查询分解为子查询序列。例如，用户初始问题“查询上季度上海地区销售额前十的客户”可分解为“检索上海客户列表”“计算上季度销售额”“排序并取前十”。这种分解通过嵌入向量相似度匹配用户意图与 schema 元素，实现动态检索，避免全 schema 加载带来的噪声。

证据显示，这种方法在 Spider 数据集上可将执行准确率提升 15% 以上，因为 RAG 确保了检索的上下文相关性。在 SQLBot 的实现中，查询分解采用链式思考（Chain-of-Thought）提示，LLM 先分析问题意图，然后生成子步骤。实际部署时，参数设置至关重要：嵌入模型选用 text-embedding-ada-002，相似度阈值设为 0.8 以平衡召回和精度；分解深度控制在 3-5 层，避免过度碎片化导致的上下文丢失。

接下来，动态 schema 检索是应对演化数据库的关键。数据库 schema 经常更新，如新增字段或表结构变更，静态 schema 会导致生成失败。SQLBot 的 RAG 模块实时从元数据存储（如 PostgreSQL 中的信息 schema）中检索最新 schema，利用向量数据库（如 FAISS）存储嵌入表示。检索过程包括：1）用户查询向量化；2）Top-K 相似 schema 元素召回（K=10）；3）LLM 融合检索结果生成 SQL。

在多轮交互中，如果数据库变更，系统会触发 schema 刷新循环：检测到执行错误后，重新检索 schema 并迭代生成。这种机制的证据来自 BIRD 基准测试，其中动态检索将跨域准确率提高了 20%。工程参数包括：检索延迟阈值 < 200ms，确保响应性；schema 缓存 TTL 设为 1 小时，结合变更日志（如 CDC）自动失效。清单形式：- 集成向量 DB：初始化 FAISS 索引 schema 嵌入；- 变更监听：使用数据库触发器监控 DDL 操作；- 回退策略：若检索失败，默认全 schema 模式，但限制 token 消耗 < 4000。

最后，LLM 基于的错误反馈循环提供迭代纠错能力。多轮 SQL 生成的核心是反馈机制：初始 SQL 执行后，若报错（如语法无效或空结果），系统捕获错误信息反馈给 LLM，进行针对性修正。SQLBot 实现为 Refiner 代理，诊断错误类型（系统错误、骨架错误、值错误），然后生成修正 SQL。循环上限设为 3 次，防止无限迭代。

例如，初始 SQL 可能遗漏 JOIN 条件，错误反馈“表 A 和 B 未正确联接”会提示 LLM 注入缺失子句。研究表明，这种循环在多粒度错误识别下，可将修正准确率达 85%。参数优化：提示模板包含错误分类器，“识别错误类型：语法/结构/值不匹配”；温度设为 0.2 以确保确定性；监控指标包括循环次数和最终执行成功率。落地清单：- 错误捕获：集成 SQL 执行器（如 SQLAlchemy），解析异常消息；- 反馈提示：构建模板“基于错误 {error}，修正 SQL {sql}”；- 终止条件：成功执行或达上限，回滚至用户确认；- 测试：模拟 100+ 错误场景，验证循环收敛率 > 90%。

在实际部署 SQLBot 时，这些组件需协调：RAG 分解提供子查询，动态检索确保 schema freshness，错误循环实现自愈。针对演化数据库，建议定期基准测试，如每月运行 Spider 子集评估准确率。风险控制包括：LLM 幻觉通过 RAG grounding 缓解；性能瓶颈用异步执行优化。总体，这种多轮工程化使 SQLBot 在生产环境中处理 80% 以上复杂查询，实现从意图到结果的无缝迭代。

通过以上参数和清单，开发者可快速集成多轮 SQL 生成，提升系统的生产就绪度。（字数：1028）