Alfred Zhao 從Oracle起航，領略精彩的IT技術。

今年參與的AI項目中，NL2SQL（自然語言轉換為 SQL）技術應用廣泛，本文分享一些筆者在項目支持實踐中的感悟，并討論：

• 為什么SQL作為聲明式語言，是LLM的關鍵預處理工具？
• NL2SQL的未來：如何讓自然語言轉化為可靠數據報告？

一、為什么機器很難理解“人話”

人類說話是模糊的。
比如我們說：

“查一下最近賣得最好的產品。”

聽起來再自然不過，但計算機會立刻發懵：

• “最近”是指什么時間范圍？
• “賣得好”指銷售額、銷量，還是利潤？
• “產品”在哪張表？

自然語言（NL）充滿歧義，而計算機需要結構化、精確的指令。
幾十年來，我們一直在尋找一種 中間語言，
既能表達“我想要什么”，又能讓機器聽懂。

二、SQL：最早的“機器可理解語言”

1970年代，人類發明了 SQL（Structured Query Language）。
它其實是計算機史上最成功的 聲明式語言（Declarative Language）。

你告訴系統“要什么”，
它自己決定“怎么做”。

例如：

SELECT name, sales
FROM products
WHERE year = 2024
ORDER BY sales DESC
FETCH FIRST 3 ROWS ONLY;

這句 SQL 沒有描述任何循環、算法或掃描方式。
它只聲明了目標：我要銷售額最高的 3 個產品。

數據庫優化器（Optimizer）會自行決定最佳執行方案。
某種意義上，SQL 早就是“機器理解人類意圖”的先驅語言。

三、NL2SQL：語言模型與 SQL 的握手

進入 LLM（大語言模型）時代后，機器開始能“聽懂人話”。
于是，一個自然的想法誕生了：

既然 SQL 能告訴數據庫“要什么”，
而 LLM 能理解自然語言，
那我們何不讓它們牽起手？

這就是 NL2SQL（Natural Language to SQL）。

工作原理：

用戶無需懂 SQL，也不用了解字段和表結構。
從業務人員到分析師，都能“開口即分析”。

四、SQL 是 LLM 最好的“中間語言”

許多人把 NL2SQL 當作“自動生成 SQL”的工具，
但它的真正意義在于：LLM 利用了 SQL 的聲明式特性。

聲明式語言的本質是：告訴機器“我要什么”，而不是“怎么做”。

SQL 已經完美定義了這種語義表達方式。
這讓 LLM 無需規劃復雜的數據操作過程，
而只需把自然語言轉化為 SQL —— 一種更明確、更結構化的中間語言。

工程視角下的優勢

• 直接讓 LLM 編寫代碼，風險極高（邏輯執行過多）；
• 讓 LLM 生成 SQL，則由數據庫接管執行；
• 數據庫是一個成熟、可信的聲明式引擎。

換句話說：

SQL 是 LLM 在數據世界的“代言人”。
它讓模型專注于語義理解，而非計算實現。

注：當然目前已經有很多非常厲害的專注于代碼生成的AI工具，但是如何讓AI生成的代碼真正可控并方便后期調試，依然是不容忽視的一個關鍵問題。

五、從 SQL 到可信報表：更可靠的路徑

然而現實并不完美。
當前 NL2SQL 仍存在可靠性挑戰：

• 生成的 SQL 有時語法正確但語義錯誤；
• 表名、字段名不匹配，存在相似易混淆名；
• 查詢邏輯偏離業務意圖，用戶有隱藏意圖；
• 并非所有查詢都適合封裝統一的上層視圖；
• 復雜多表關聯查詢進一步增加出錯風險；
• 生成復雜SQL還更容易引發性能問題...

總之，直接執行LLM模型生成的 SQL，風險很高。

? 一種更穩妥的方案

讓自然語言不直接生成 SQL，
而是映射到“可信報表”或“預定義查詢”。

例如：

• 系統中已有經過驗證的報表或 SQL 模板；
• LLM 識別用戶意圖 → 匹配對應報表；
• 基于報表結果集再進行自然語言問數：
  “幫我按地區分組”
  “看下同比增長情況”

這樣既保證了準確性與安全性，又保留了自然語言交互的靈活性，而且性能方面相對可控。

這是一種 NL → Trusted Query → Result → Dialogue 的演化路線。

增加可信報表這一層后，就比“生成 SQL 立即執行”更可控，也更接近企業實際需求。

六、從 NL2SQL 看“聲明式未來”

NL2SQL 的價值，不只是“讓人不用寫 SQL”。
它背后是一種思維方式的轉變：

“人不該教機器怎么做，而該告訴機器要什么。”

SQL 是聲明式的；
HTML、CSS 是聲明式的；
Terraform、Kubernetes YAML 也是聲明式的。

而現在，LLM 正在把聲明式的思想擴展到自然語言層面。

七、結語：讓語言回歸語義

NL2SQL 不是一個炫技的產品，而是一種通往未來的橋梁。
它代表著一個更大的趨勢 —— 讓語言回歸語義。

當我們意識到：

SQL 不是被淘汰的老技術，
而是被 LLM“利用”的理想中間語義層，

我們就理解了：

NL2SQL 并非“自動寫 SQL”的玩具，而是下一代智能數據接口的雛形。

結尾思考：

當自然語言與聲明式語言完全融合時，“數據查詢”這件事，也許將成為人與機器對話的自然延伸。