GenerateSqlFromNL - 根据自然语言生成SQL_数据管理（兼容数据库备份）(DMS)-阿里云帮助中心

调用该API可根据用户提供的自然语言描述，自动获取相关数据库与业务信息并生成可执行的SQL语句。

接口说明

返回结果中除了生成的 SQL 语句外，还包括生成 SQL 时用到的表、引用的知识点、相似 SQL 等信息，方便您理解和使用。

调试

您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。

调试

授权信息

下表是API对应的授权信息，可以在RAM权限策略语句的Action元素中使用，用来给RAM用户或RAM角色授予调用此API的权限。具体说明如下：

操作：是指具体的权限点。
访问级别：是指每个操作的访问级别，取值为写入（Write）、读取（Read）或列出（List）。
资源类型：是指操作中支持授权的资源类型。具体说明如下：
- 对于必选的资源类型，用前面加 * 表示。
- 对于不支持资源级授权的操作，用全部资源表示。
条件关键字：是指云产品自身定义的条件关键字。
关联操作：是指成功执行操作所需要的其他权限。操作者必须同时具备关联操作的权限，操作才能成功。

操作	访问级别	资源类型	条件关键字	关联操作
dms:GenerateSqlFromNL	none	全部资源 ``	无	无

请求参数

名称	类型	必填	描述	示例值
DbId	string	是	数据库 ID。您可调用 ListDatabases 接口获取该参数的值。调用 API 时，系统将会在该数据库中获取相关信息。	1***
Knowledge	string	否	知识数据，即额外输入的业务知识。补充的知识可以帮助模型更好地理解、回答问题。	state>0代表成功
Question	string	是	问题描述。	查询今天的用户访问量
Dialect	string	否	数据库实例类型。系统默认值为 MySQL，将为您生成标准的 SQL 语句。	MySQL
Level	string	否	数据处理级别。默认为基础级别的处理。	base
Model	string	否	选用的模型名称，仅可使用通义千问系列的模型。	qwen-plus

返回参数

名称	类型	描述	示例值
	object	取数
RequestId	string	请求 ID。用于定位日志，排查问题。	0C1CB646-1DE4-4AD0-B4A4-7D47DD52E931
ErrorCode	string	错误码。	UnknownError
ErrorMessage	string	错误信息。	UnknownError
Success	boolean	是否调用成功。 true：调用成功。 false：调用失败。	true
Data	object	返回的数据信息。
Question	string	输入的问题。	查询今天用户访问量
Tables	array<object>	生成 SQL 时用到的表列表。每个元素代表一个表实体。
tables	object	表实体。每个元素代表一个具体的表，包括但不限于表名、表 ID 等信息。
TableName	string	表名，用于识别数据库中的某张表。	ins_1.db1.table1
KnowledgeReferences	array<object>	引用的知识。
knowledgeReferences	object	知识列表。
Name	string	知识名称。	sample_tbl
Content	string	知识的具体内容。	{'Status': 'OK'}
Level	string	知识等级，包括待补充（to_complete）、待确认（to_review）、待验证（to_verify）和已验证（verified）。	verified
Sql	string	生成的 SQL 语句。	SELECT * FROM table WHERE condition;
SimilarSql	array<object>	相似 SQL 列表。
similarSQL	object	SQL 信息。
Question	string	问题描述。	实例xxx的访问量有多少？
Sql	string	相似的 SQL 语句。	SELECT * WHERE ResourceType = 'ACS::ECS::Instance' AND ResourceGroupId != 'rg-xxx'
Thought	string	生成 SQL 的思考过程。	度量（指标）：用户询问了xx指标，根据上下文，需要计算xxx。维度（筛选条件）：用户问题里提到了xx的条件，结合上下文，核心维度为xxx。综上，需要使用xxx表，使用xxx列。其中xxx作为projection选择，xxx用于过滤条件，xxx用于分组条件。
Score	string	该 SQL 的可信度。分数越高，可信度越高。取值范围 0~1。	0.52
Thought	string	生成 SQL 的思考过程。	通过分析用户的问题和提供的知识，生成了相应的SQL语句。

示例

正常返回示例

JSON格式

{
  "RequestId": "0C1CB646-1DE4-4AD0-B4A4-7D47DD52E931",
  "ErrorCode": "UnknownError",
  "ErrorMessage": "UnknownError",
  "Success": true,
  "Data": {
    "Question": "查询今天用户访问量",
    "Tables": [
      {
        "TableName": "ins_1.db1.table1"
      }
    ],
    "KnowledgeReferences": [
      {
        "Name": "sample_tbl",
        "Content": "{'Status': 'OK'}",
        "Level": "verified"
      }
    ],
    "Sql": "SELECT * FROM table WHERE condition;",
    "SimilarSql": [
      {
        "Question": "实例xxx的访问量有多少？",
        "Sql": "SELECT * WHERE ResourceType = 'ACS::ECS::Instance' AND ResourceGroupId != 'rg-xxx'",
        "Thought": "度量（指标）： 用户询问了xx指标，根据上下文，需要计算xxx。\n维度（筛选条件）： 用户问题里提到了xx的条件，结合上下文，核心维度为xxx。\n综上，需要使用xxx表，使用xxx列。其中xxx作为projection选择，xxx用于过滤条件，xxx用于分组条件。",
        "Score": 0.52
      }
    ],
    "Thought": "通过分析用户的问题和提供的知识，生成了相应的SQL语句。"
  }
}

错误码

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