数据库的查询方法、系统、存储介质及电子设备与流程

本公开涉及计算机，尤其涉及一种数据库的查询方法、系统、存储介质及电子设备。

背景技术：

1、实际生产场景中，在数据库中存储有大量的结构化数据，在需要使用结构化数据时，利用结构化查询语言向数据库发送指令，再利用结构化查询语言进行数据查询。

2、但是随着大模型的快速发展和广泛应用，使用自然语言驱使大模型完成任务成为必然。虽然大模型可以完成一些简单的任务，但是对于复杂的需要多个数据表关联的任务仍然存在缺陷。

技术实现思路

1、有鉴于此，本公开的目的在于提出一种数据库的查询方法、系统、电子设备及存储介质，解决了无法对复杂任务进行数据库查询的问题。

2、为了实现上述公开目的之一，本公开提供了一种数据库的查询方法，获取具有对应关系的自然语言和结构化查询语言；

3、根据所述自然语言和所述结构化查询语言训练大模型；

4、构建用于查询的结构化查询语言数据库，所述结构化查询语言数据库包括数据库名称和数据库表；

5、获取并拆分自然语言查询指令，得到多个自然语言短指令；

6、基于大模型，根据所述自然语言短指令和所述数据库名称生成多个结构化查询语言单表；

7、获取知识图谱，根据所述知识图谱合成多个所述结构化查询语言单表，生成结构化查询语言总表；

8、执行结构化查询语言总表，获取所述结构化查询语言总表在所述知识图谱中对应的内容，所述内容为初始查询结果；

9、利用所述大模型转化所述初始查询结果，生成由自然语言表达的查询结果。

10、作为本公开一实施方式的进一步改进，所述根据所述自然语言和所述结构化查询语言训练大模型，包括：

11、获取所述结构化查询语言数据库的更新信息，所述更新信息包括所述结构化查询语言数据库内的数据表内容和对应的自然语言；

12、处理所述更新信息，得到统一格式的更新数据表；

13、注册所述更新数据表，并通知所述大模型。

14、作为本公开一实施方式的进一步改进，所述得到自然语言短指令之后，所述根据所述自然语言短指令和所述sql数据生成多个结构化查询语言单表之前，包括：

15、获取具有对应关系的自然语言和所述数据库名称，训练所述大模型；

16、利用训练后的所述大模型，匹配所述自然语言短指令和结构化查询语言数据库，得到与所述自然语言短指令相似度在阈值范围内的一个或多个所述结构化查询语言数据库。

17、作为本公开一实施方式的进一步改进，所述利用大模型，匹配所述自然语言短指令和所述结构化查询语言数据库，得到与所述自然语言短指令相似度在阈值范围内的所述结构化查询语言数据库，还包括：

18、根据所述结构化查询语言数据库的数据库名称与所述自然语言短指令的相似度，对多个所述结构化查询语言数据库进行排序并得到序列；

19、选取所述序列中前一个或多个所述结构化查询语言数据库。

20、作为本公开一实施方式的进一步改进，所述根据所述知识图谱合成多个所述结构化查询语言单表，生成结构化查询语言总表，还包括：

21、利用大模型，查询所述知识图谱，得到多个所述结构化查询语言单表之间的关联信息；

22、根据所述自然语言指令和所述关联关系，关联所述结构化查询语言单表，得到所述结构化查询语言总表。

23、作为本公开一实施方式的进一步改进，所述执行结构化查询语言总表，获取所述结构化查询语言总表在所述知识图谱中对应的内容，所述内容为初始查询结果之后，包括：

24、对比所述结构化查询语言总表和知识图谱，确认所述结构化查询语言总表中内容的关联关系与所述知识图谱中的关联关系一致。

25、作为本公开一实施方式的进一步改进，所述获取知识图谱，包括：

26、获取待查询领域的基础知识，所述基础知识包括基础概念和所述基础概念之间的关联关系；

27、获取实时更新的所述初始查询结果；

28、利用所述基础知识和所述初始查询结果构建所述知识图谱。

29、基于相同的发明构思，本公开还提供了一种数据库的查询的系统，包括：第一获取模块，用于获取具有对应关系的自然语言和结构化查询语言；

30、训练模块，用于根据所述自然语言和所述结构化查询语言训练大模型；

31、第一构建模块，用于构建用于查询的结构化查询语言数据库，所述结构化查询语言数据库包括数据库名称和数据库表；

32、第二获取模块，用于获取并拆分自然语言查询指令，得到自然语言短指令；

33、生成模块，用于基于大模型，所述自然语言短指令和所述数据库名称生成多个结构化查询语言单表；

34、合成模块，用于获取知识图谱，根据所述知识图谱合成多个所述结构化查询语言单表，生成结构化查询语言总表；

35、执行模块，用于执行结构化查询语言总表，获取所述结构化查询语言总表在所述知识图谱中对应的内容，所述内容为初始查询结果；

36、转化模块，用于利用所述大模型转化所述初始查询结果，生成由自然语言表达的查询结果。

37、基于同样的发明构思，本公开还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行上述任一所述的数据库的查询方法。

38、基于同样的发明构思，本公开还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任意一项所述的数据库的查询方法。

39、相对于现有技术，本发明的技术效果在于：本公开通过利用大模型将自然语言转换的结构化查询语言，首先将复杂的自然语言指令拆分为短指令，便于大模型的转换，根据数据库的内容对大模型的转化功能进行训练，使大模型将自然语言短指令转换为结构化查询语言单表，再利用大模型进行关联，将多个结构化查询语言单表合并为结构化查询语言总表，实现复杂的自然语言指令向结构化查询语言总表的转换，便于对数据库进行精准的查询。

技术特征：

1.一种数据库的查询方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的数据库的查询方法，其特征在于，所述根据所述自然语言和所述结构化查询语言训练大模型，包括：

3.根据权利要求1所述的数据库的查询方法，其特征在于，所述得到自然语言短指令之后，所述利用大模型，根据所述自然语言短指令和所述sql数据生成多个结构化查询语言单表之前，包括：

4.根据权利要求3所述的数据库的查询方法，其特征在于，所述利用大模型，匹配所述自然语言短指令和所述结构化查询语言数据库，得到与所述自然语言短指令相似度在阈值范围内的所述结构化查询语言数据库，还包括：

5.根据权利要求1所述的数据库的查询方法，其特征在于，所述根据所述知识图谱合成多个所述结构化查询语言单表，生成结构化查询语言总表，还包括：

6.根据权利要求1所述的数据库的查询方法，其特征在于，所述执行结构化查询语言总表，获取所述结构化查询语言总表在所述知识图谱中对应的内容，所述内容为初始查询结果之后，包括：

7.根据权利要求1所述的数据库的查询方法，其特征在于，所述获取知识图谱，包括：

8.一种数据库的查询系统，其特征在于，所述系统包括：

9.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1至7任一所述的数据库的查询方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；

技术总结本公开提供一种数据库的查询方法、系统、存储介质及电子设备。所述方法包括：获取具有对应关系的自然语言和结构化查询语言并训练大模型；构建用于查询的结构化查询语言数据库，结构化查询语言数据库包括数据库名称和数据库表；获取并拆分自然语言查询指令，得到多个自然语言短指令；基于大模型，自然语言短指令和数据库名称生成多个结构化查询语言单表；获取知识图谱，将多个结构化查询语言单表进行合成，生成结构化查询语言总表；执行结构化查询语言总表，获取结构化查询语言总表在知识图谱中对应的内容为初始查询结果；利用大模型转化初始查询结果，生成由自然语言表达的查询结果。解决了无法对复杂任务进行数据库查询的问题。技术研发人员：曲直,黄宇,倪星光,孔祥博受保护的技术使用者：中科世通亨奇（北京）科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/20