​​场景：数据表数量较多时​​ 
考虑到表多可能带来的复杂度和信息量，倾向于采用类似​​DB-GPT​​的思路，利用​​RAG​​来： 

动态提供相关的​​表结构信息​​。
解释业务相关的​​专业名词、计算口径、统计逻辑​​等。
在此基础上进行语义分析，生成对应的SQL语句。
专门针对​​SQL生成​​和​​数据分析​​任务对模型进行​​微调​​。

​​场景：数据表数量较少时​​ 
若表数量较少且结构相对简单，感觉可以采用更轻量的方法： 

​​直接提供接口​​供模型查询数据库的系统表或元数据（如information_schema），实时获取所需的​​表结构、字段定义​​。
在数据库设计层面，​​尽量完善表和字段的注释说明​​。
在​​提示词（Prompt）设计​​上下功夫：


清晰解释系统内涉及的专业名词。
提供清晰的​​输入-输出示例​​。


用户意图识别后，根据以上信息生成...