利用LLM大模型生成sql的深入应用探究
Chat2DB 是一款有开源免费的多数据库客户端工具,和传统的数据库客户端软件Navicat、DBeaver 相比 Chat2DB 集成了 AIGC 的能力，能够将自然语言转换为 SQL，也可以将 SQL 转换为自然语言，可以给出研发人员 SQL 的优化建议，极大地提升人员的效率，是 AI 时代数据库研发人员的利器。未来即使不懂SQL的运营业务也可以使用快速查询业务数据、生成报表能力。
该工具参照Navicat、DBever、DataGrip 这些个功能加上了一个AI的能力,其中 自然语言转化成sql 本质上还是拿着我们指定表，去获取对应的建表语句再去问gpt api
缺点:
java开发的没有用到LLM 应用框架，不能深入LIamdaIndex langchain 等先进的框架的融合 不利于后期的功能拓展 和后期先进功能的开发
自然语言生成sql:对于复杂的sql 的生成 难以处理 对于中文的提问 回答准确度不高
启发：
我们自己能不能做一个小工具来实践这个 帮我们写sql的能力:
初步想法，通过程序先读取DDL 建表语句到文档中，(维护好表结构的关系到指定的document中) 在使用LiamdaIndex 来调用llm 生成我们要的sql 通过emeding 匹配好对应需要使用的表，不需要再在prompt 额外强调要使用哪些表，同时 弥补了 chat2db 的分析的一些短板；（目前ddl 读取到word 文档中已经做好了小工具）
AI时代，谁能最大化的通过AI来给自己提升效率，谁就走在了其他人的前面，对于程序员也不例外。
如何通过擅用工具，完成繁琐重复的SQL取数、CRUD的业务代码，从而解放自己的生产力，去做更有价值的事情，是摆在每个人面对待解决的问题。