1. 直接查询方案:

理论上AI模型是无法直接查询MySQL数据库的。AI模型通常是基于自然语言处理的,而不具备直接操作数据库的能力。

1. 中间层转换方案:

这是一种比较常见和可行的方案:

• 构建一个API层,用于接收自然语言查询并转换为SQL查询
• 使用NLP模型(如BERT)理解用户意图
• 设计一个查询模板系统,将意图映射到对应的SQL模板
• 执行SQL查询并将结果返回给用户

具体步骤:

用户查询 -> NLP模型理解意图 -> 选择SQL模板 -> 填充参数 -> 执行SQL -> 格式化结果 -> 返回用户

1. 向量数据库方案:

• 将MySQL数据转换为向量形式存储在向量数据库(如Pinecone)中
• 使用嵌入模型将用户查询转换为向量
• 在向量数据库中进行相似度搜索
• 返回最相关的结果

1. 预处理+大语言模型方案:

• 定期从MySQL导出关键数据
• 将数据转换为文本形式作为上下文
• 使用大语言模型(如GPT)进行问答,将上下文和用户问题一起输入

1. 混合方案:

结合上述方案的优点,如:

• 使用NLP理解意图
• 对简单查询使用模板
• 对复杂查询使用大语言模型