一种向量数据库中自然语言转SQL的方法与流程

本发明涉及数据搜索，具体为一种向量数据库中自然语言转sql的方法。

背景技术：

1、在当今信息爆炸的时代，数据的存储和检索显得尤为重要，特别是在用户遇到问题时，他们往往会通过检索来寻找解决方案，这进一步凸显了数据处理和反馈的重要性，特别是在向量数据库的应用场景中，如图像和文本的存储和搜索，这种重要性更加凸显。

2、尤其是在向量数据库的应用场景中，如图像和文本的存储和搜索。向量数据库利用向量空间模型来存储数据，这使得它们在处理复杂查询，特别是涉及高维数据时，表现出色，而向量数据库在解决用户问题的过程中，通常需要使用到sql技术，对用户的自然语言进行转化，再进行精确高效的检索，从而提高向量数据库的处理效率。

3、而考虑到向量数据库在通过sql技术对用户自然语言进行处理的过程中，由于向量数据库通常面向多个用户，使在使用高峰期的情况下，容易导致多个用户的问题堆积在向量数据库中，不仅影响向量数据库的性能和效率，甚至会导致向量数据库出现过载和瘫痪的情况发生，影响向量数据库的正常运作。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种向量数据库中自然语言转sql的方法，解决了向量数据库在通过sql技术对用户自然语言进行处理的过程中，在高峰期的情况下，导致向量数据库出现过载和瘫痪的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种向量数据库中自然语言转sql的方法，包括以下步骤：

3、s1.用户与数据库交互：使用户需要从向量数据库进行检索或者提出问题时，系统为用户提供交互平台；

4、s2.数据接收与预处理：对用户提供的查询信息进行传输，并对查询信息进行初步处理；

5、s3.意图识别和槽位填充：从多个方面对用户提出的问题重点和真实意图进行确认；

6、s4.模板生成或sql构建：通过模板选择，将用户的自然语言查询高效、准确地转换为sql查询；

7、s5.监控数据库性能并改善：通过监控向量数据库的各项性能参数，有利于选择对应方案对性能分配进行调整；

8、s6.后处理：在向量数据库处理好用户的问题后，及时进行反馈回复工作；

9、s7.改进和优化：在反馈给用户答案后，记录当次使用和判断的方法，同时收集用户的评价，并根据评价和当次方案进行改进。

10、优选的，步骤s1中包括有：

11、s101.接收查询数据：接收用户通过界面或ap i发送的自然语言查询请求；

12、s102.反馈确认信息：向用户提供输入查询的确认信息。

13、优选的，步骤s2中包括有：

14、s201.数据接收：正式接收用户查询数据，并进行初步的格式化处理；

15、s202.数据文本清理：清除查询文本中的无关字符；

16、s203.词语标准化：对查询文本中的词语进行标准化处理；

17、s204.同义词处理：识别并替换查询中的同义词，统一不同用户可能使用的不同词汇表达相同的意图或实体。

18、优选的，步骤s3中包括有：

19、s301.意图识别：确定用户查询的主要目的；

20、s302.多样化和模糊的自然语言的处理：不同用户可能会用非常不同甚至模糊的表达来描述相同的查询意图，需要系统进一步精确判断用户意图；

21、s303.槽位识别：从自然语言查询中提取出关键信息点；

22、s304.信息填充：将识别出的关键信息填充到相应的查询模板槽位中。

23、优选的，步骤s4中包括有：

24、s401.选择模板：根据意图识别的结果，从预定义的模板库中选择最符合用户查询意图的模板；

25、s402.提高真实意图分类的优先级：在模板选择过程中，优先考虑与用户真实查询意图最匹配的模板

26、s403.填充模板：将确认后的真实意图信息插入到选定的模板中；

27、s404.生成sql：当没有合适的模板，使用生成式模型直接从自然语言生成sql查询。

28、优选的，步骤s5中包括有：

29、s501.性能监控：实时监控向量数据库执行查询的性能；

30、s502.性能参数计算：根据监控数据，计算向量数据库性能的关键参数，并设计公式对向量数据库的性能进行计算；

31、公式：[#＝\&'(){1}{-+/+0+\1(234((6)}]

32、其中：

33、(p)代表性能指标，与之前相同，值越大表示性能越好；

34、(t)、(c)、(m)代表的是响应时间、cpu使用率加权值和内存消耗加权值；

35、(\l ambda(h))代表温度影响函数，是一个关于硬件温度(h)的函数，用来衡量温度对性能的影响；

36、s503.根据性能参数选择相对应的方案：并在计算向量数据库性能后，根据性能数值选择相对应的优化方案。

37、优选的，步骤s6中包括有：

38、s601.结构格式化：将sql查询结果按照一定的结构进行格式化，以便于用户理解和进一步处理；

39、s602.数据过滤和排序：根据用户的需求，对查询结果进行过滤和排序，仅展示用户最关心的数据；

40、s603.反馈生成：生成易于用户理解的反馈信息，所述反馈信息包括有查询结果的概览、关键数据点的解释，以提升用户体验。

41、优选的，步骤s7中包括有：

42、s701.历史信息储存：储存用户的查询历史和系统的响应历史，为后续的分析和优化提供数据支持；

43、s702.用户评价收集：收集用户对查询结果的评价和反馈，了解用户需求，指导系统优化；

44、s703.整理数据并对应：基于用户反馈和历史数据，进行一一对应，同时根据用户的低评价，找出识别用户真实意图中的缺陷和问题；

45、s704.a i模拟找出问题所在：使用人工智能技术模拟用户查询过程，并重新设定多种不同的真实意图，并推理结果；

46、s705.改进并修改预定方案：根据分析和模拟的结果，调整和改进查询处理流程和性能优化策略。

47、优选的，步骤s302中包括有：

48、s30201.消除歧义：利用上下文信息和领域知识，解决查询中的歧义词汇或短语，确保意图准确；

49、s30202.实体识别：识别查询文本中的关键实体。

50、优选的，步骤s503中包括有：

51、s50301.性能高优化方案：当性能指标高于80％时，执行性能高优化方案；

52、s50302.性能正常优化方案：当性能指标在80％～30％时，继续保持当前配置；

53、s50303.性能低优化方案：当性能指标低于30％时，将暂停的大量用户问题进行打开处理。

54、本发明提供了一种向量数据库中自然语言转sql的方法。具备以下有益效果：

55、1、本发明通过监控数据库性能并改善，在高峰期时，通过及时发现向量数据库性能过高，并对大量的用户问题进行暂缓，从而避免了向量数据库性能继续提高的情况，同时设计有多组不同的方案，不仅避免系统高峰期出现瘫痪的情况，也保证系统正常情况下性能的分配和处理效率。

56、2、本发明在对用户真实意图进行分析的过程中，通过消除歧义、实体识别，判断用户自然语言中的重要信息，并配合提高真实意图分类的优先级，提高后续对真实意图分类的搜索模板的级别，第一提高了系统判定时的精确性，第二保证了后续搜索和回复时的效率。

57、3、本发明通过设计用户评价收集和当次判断方案储存，并进行整合和对应，同时根据用户的低评价，找出识别用户真实意图中的缺陷和问题，同时配合ai模拟当次的情况，设计不同的方案，从而选取出正确的结果，并对优先级排列方案进行改进，提高向量数据库下一次对用户真实意图判断的精确性。