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探索 2024 年頂級 Text2Sql 開源項目，掌握自然語言到 SQL 的轉換技術，提高數據分析效率。你可以結合 API 交互代碼生成或代碼片段解析助手，快速驗證不同模型的接口調用邏輯與查詢執行效果，從而優化數據管理流程。

名稱	描述	優點	缺點
Chat2db	人工智能驅動的數據管理平臺，支持多種數據庫。	支持多種數據庫，提供 7B 開源模型。	需要集成多種數據庫，可能存在兼容性問題。
SQL Chat	基于聊天的 SQL 客戶端，使用自然語言與數據庫通信。	支持多種數據庫系統，用戶友好。	可能需要額外的配置來適應特定的數據庫。
Vanna	開源 Python RAG 框架，整合上下文和領域知識文檔訓練模型。	支持自定義可視化 UI，靈活度高。	需要專業知識來訓練和維護模型。
Dataherald	自然語言到 SQL 引擎，用于企業級問答。	模塊化設計，易于擴展和維護。	需要業務用戶適應自然語言到 SQL 的轉換。
WrenAI	文本到 SQL 解決方案，無需編寫 SQL 即可查詢數據。	易于使用，安全可靠，高度準確。	需要用戶適應自然語言查詢的方式。
SuperSonic	騰訊音樂開發的模型知識庫和語義解析器。	強大的語義解析能力，支持多種數據庫。	可能需要專業的知識來理解和使用。
Awesome Text2SQL	精選教程資源庫，包含 LLMs、Text2SQL 等方面的模型。	提供豐富的學習資源和模型。	主要作為資源庫，可能需要額外的開發工作來集成到實際應用中。
DuckDB-NSQL	為 DuckDB SQL 分析任務構建的 Text2SQL LLM。	幫助用戶利用 DuckDB 的全部功能。	特定于 DuckDB，可能不適用于其他數據庫系統。
Langchain	在 SQL 數據庫上構建問答鏈代理的應用框架。	支持構建問答鏈代理，運行生成的查詢并從錯誤中恢復。	需要一定的技術背景來構建和維護問答系統。

在實際部署這些項目時，結合代碼安全審查與代碼安全審計，可以有效避免 SQL 注入、數據越權訪問等安全隱患，確保系統的可靠性與可維護性。而針對前端交互層或 JavaScript 相關模塊，JavaScript 代碼反混淆專家則能幫助你深入分析和清理混淆代碼，保障數據交互邏輯的透明與安全。

此外，通過代碼優化專家助手，可持續優化 Text2Sql 系統的響應速度與算法性能，使其在復雜查詢場景下依舊高效、穩定運行。

這些項目涵蓋了從自然語言處理到 SQL 查詢的轉換，支持多種數據庫系統，并且提供了豐富的功能，如數據安全、自定義 UI 和模塊化設計等。

各個 Text2Sql 開源項目的詳細功能

01、Text2Sql 開源項目：Chat2db

Chat2DB 旨在成為一個通用的 SQL 客戶端和報告工具，從一開始就包含 AI 功能。它支持幾乎所有比較流行的數據庫、緩存，包括：

02、Text2Sql 開源項目：SQL Chat

SQL Chat 是一個基于聊天的 SQL 客戶端，您可以使用自然語言與數據庫進行通信，以實現查詢、修改、添加和刪除等操作。

03、Text2Sql 開源項目：Vanna

RAG（檢索增強生成）框架。Vanna 通過整合上下文（元數據、定義、查詢等）以及領域知識文檔來訓練 RAG 模型。在 Vanna 框架的基礎上可以使用現有工具（例如 Streamlit、Slack）構建自定義可視化 UI，實現對話結果的可視化。

04、Text2Sql 開源項目：Dataherald

Dataherald 是一個自然語言到 SQL 引擎，為在關系數據庫上的企業級問答而構建。它允許您從數據庫中設置一個 API，可以用簡單的對話進行問答。

Dataherald 開源代碼庫包含四大模塊：引擎、管理控制臺、企業后端和 Slackbot。其中，核心引擎模塊包含了 LLM 代理、向量存儲和數據庫連接器等關鍵組件。Dataherald 代碼的亮點之一是模塊化設計，將不同的功能模塊封裝成獨立的類和方法，便于代碼維護和擴展，也使得 Dataherald 可以輕松地集成新的工具和功能。

05、Text2Sql 開源項目：SuperSonic

06、Text2Sql 開源項目：WrenAI

WrenAI 是一個文本到 SQL 的解決方案，數據團隊可以通過詢問業務問題而無需編寫 SQL，可更快地獲得分析結果。

其核心理念是利用 LLMs 和 RAG 技術的優勢，將自然語言轉換為 SQL 查詢，并從數據庫中檢索數據。用戶只需用自然語言提出問題，例如“上個月哪個產品的銷量最高？”，WrenAI 就能自動將其轉換為相應的 SQL 查詢，并返回準確的結果。

07、Text2Sql 開源項目：Awesome Text2SQL

Awesome Text2SQL 是一套主要針對 LLMs、Text2SQL、Text2DSL、Text2API、Text2Vis 等方面的精選教程資源。它提供的大多數模型都是 LLM+Text2SQL，每個模型都有論文、代碼、數據集的鏈接。是一個 Text2SQL 比較好的資源庫。

08、Text2Sql 開源項目：DuckDB-NSQL

DuckDB-NSQL 是一個由 MotherDuck 和 Numbers Station 為 DuckDB SQL 分析任務構建的 Text2SQL LLM。可以幫助用戶利用 DuckDB 的全部功能及其分析潛力，而不需要在 DuckDB 文檔和 SQL shell 之間來回切換。

09、Text2Sql 開源項目：Langchain

是一個比較知名的大模型應用框架，但其實，Langchain 也可以讓我們在自己在 SQL 數據庫上構建一個問答鏈代理。

可以將 LangChain 的 SQL 代理添加到鏈上。它不僅可以根據數據庫的模式和內容回答問題，還可以通過運行生成的查詢、捕獲回溯，并從錯誤中恢復，重新生成。

常見問題解答

1、什么是 Text2Sql 技術？
Text2Sql 技術是指將自然語言轉換為 SQL 查詢的技術，它允許用戶使用自然語言提問，系統自動將這些問題轉換為數據庫可以理解的 SQL 語句，從而檢索數據庫中的信息。

2、為什么需要 Text2Sql 開源項目？
Text2Sql 開源項目可以幫助非技術用戶，如業務分析師或決策者，直接與數據庫交互，無需編寫復雜的 SQL 代碼，從而提高工作效率和數據分析的便捷性。

3、這些 Text2Sql 開源項目支持哪些數據庫系統？
這些項目支持多種數據庫系統，包括但不限于 MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle、SQLite、MariaDB、ClickHouse、MongoDB 等。

4、使用這些 Text2Sql 開源項目有哪些潛在的風險？
使用這些項目時，可能存在的風險包括生成的 SQL 查詢的準確性、數據安全性、以及對大模型的依賴性。用戶需要在執行前驗證和檢查生成的 SQL 語句，確保數據的準確性和安全性。

5、如何選擇合適的 Text2Sql 開源項目？
選擇合適的 Text2Sql 開源項目時，應考慮項目支持的數據庫類型、用戶界面的友好性、模型的準確性、以及是否易于集成和維護。此外，還應考慮項目的社區支持和文檔的完整性。

結論與使用建議

由于大模型的發展是一個逐步增強的過程，在這個過程中，許多大模型還存在不確定、不穩定。在使用基于大模型的 Text2Sql 方案所生成的 SQL 查詢還需要格外小心驗證，以最小化應用風險。

額外推薦：AI2sql，AI2sql 是一個強大的自然語言轉 SQL 查詢的 API。它能夠將用戶提供的自然語言問題轉化為結構化查詢語言（SQL），以實現對數據庫的查詢和分析。

盡量做到：清楚描述數據庫上下文、限制數據查詢輸出的大小、在執行之前驗證和檢查生成的 SQL 語句。

Text2Sql 開源項目介紹