NL2SQL应用流_人工智能平台 PAI(PAI)-阿里云帮助中心

本文详细介绍了如何使用LangStudio构建“NL2SQL”应用流。该应用流通过获取数据库表的基本信息，将用户输入的问题和数据库表信息传递给大语言模型，生成相应的查询SQL代码。接着执行生成的SQL代码，并返回查询结果。该模板支持阿里云RDS MySQL数据库，开发者可以基于此模板进行灵活扩展和二次开发，从而满足特定场景的需求。

背景信息

在现代数据驱动的环境中，快速且准确地从数据库中提取信息对于许多应用场景来说至关重要。“NL2SQL”应用流结合了自然语言处理技术与数据库查询能力，提供了一种高效且智能的解决方案。通过集成阿里云RDS MySQL数据库，该应用流能够在用户提出问题的瞬间，迅速获取数据库表的基本信息，并通过LLM生成相应的查询SQL代码，然后通过Python节点执行生成的SQL代码并返回查询结果。这种结合不仅提高了数据查询的准确性，还增强了对复杂数据库查询的处理能力，同时用户也能够以自然语言与数据库进行交互，从而提升数据获取效率和决策支持能力。开发者可以利用LangStudio提供的这一模板进行灵活的扩展和定制，以便在金融、教育、医疗等需要快速数据查询的领域中实现更为专业的应用。

前提条件

NL2SQL应用流支持使用阿里云RDS MySQL数据库，您需要先完成数据库的创建。具体操作，请参见云数据库RDS-操作指南。

1. （可选）部署LLM模型

NL2SQL应用流需要用到LLM模型服务，若您已有符合要求的模型服务，且服务支持OpenAI API，则可跳过此步骤，直接使用现有服务。本文以大模型DeepSeek-R1为例，您可以前往快速开始 > ModelGallery进行部署。更多部署详情，请参见一键部署DeepSeek-V3、DeepSeek-R1模型、模型部署及训练。

2. 创建链接

2.1 创建LLM服务链接

本文创建的LLM模型服务连接基于快速开始 > Model Gallery中部署的模型服务（EAS服务）。更多其他类型的连接及详细说明，请参见服务连接配置。

进入LangStudio，选择工作空间后，在服务连接配置 > 模型服务页签下单击新建连接，创建通用LLM模型服务连接。

关键参数说明：

参数	说明

参数	说明
模型名称	当通过Model Gallery进行模型部署时，可通过模型详情页（在Model Gallery页单击模型卡片）查看模型名称的获取方法，详情请参见创建连接-模型服务。
服务提供方	PAI-EAS模型服务：本文使用PAI-EAS模型服务。此时EAS服务可选择1. （可选）部署LLM模型中部署的LLM服务。选择之后，base_url和api_key会自动填充，分别对应已部署LLM的VPC访问地址和Token。第三方模型服务：使用第三方模型服务，例如当第三方为DeepSeek官方服务时，base_url为`https://api.deepseek.com`，api_key可从DeepSeek 官网获取。

2.2 创建数据库连接

在服务连接配置 > 数据库页签下单击新建连接，创建RDS MySQL数据库连接。

关键参数说明：

参数	说明

参数	说明
host/port	获取host（内网地址）和port（内网端口），请参见查看和管理实例连接地址和端口。
database	创建数据库时设置的数据库名称。
user/password	创建数据库账号时设置的账号和密码。

3. 创建并运行应用流

进入LangStudio，选择工作空间后，在应用流页签下单击新建应用流，创建NL2SQL应用流。
启动运行时：单击右上角启动运行时并进行配置。注：在进行Python节点解析或查看更多工具时，需要保证运行时已启动。
关键参数说明：
专有网络配置：选择前提条件中创建RDS MySQL实例时的专有网络，或确保已选的专有网络和RDS MySQL实例所在的专有网络已经互通。
开发应用流。应用流中的其余配置保持默认或根据实际需求进行配置，关键节点配置如下：
- 获取创建表的DDL：获取并生成数据库表的基本信息（DDL语句）。
  - connection_name：选择2.2 创建数据库连接中创建的连接。
- 大模型节点：将用户问题以及上述DDL节点生成的数据库表信息传递给大语言模型，生成SQL代码。
  - 模型设置：选择2.1 创建LLM服务链接中创建的连接。
  - 对话历史：是否启用对话历史，将历史对话信息作为输入变量。
- 执行SQL：执行大语言模型节点返回的SQL，并返回查询结果。
  - connection_name：选择2.2 创建数据库连接中创建的连接。
调试/运行：单击右上角运行，开始执行应用流。
查看链路：单击生成答案下的查看链路，查看Trace详情或拓扑视图。