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张小明 2025/12/27 21:45:23
海门网站建设制作,电子商务网站建设清华大学,黄做网站,网站模板免费吗文章阐述了Text2SQL在Agent系统中的正确定位。Text2SQL不是Agent#xff0c;而是作为能力层的Function Call工具#xff0c;只负责将明确问题转为SQL并执行。Agent负责决策何时调用Text2SQL、处理参数不全、解释结果和兜底处理。明确划分Text2SQL和Agent的边界是系统成功的关…文章阐述了Text2SQL在Agent系统中的正确定位。Text2SQL不是Agent而是作为能力层的Function Call工具只负责将明确问题转为SQL并执行。Agent负责决策何时调用Text2SQL、处理参数不全、解释结果和兜底处理。明确划分Text2SQL和Agent的边界是系统成功的关键这种分层设计保证系统职责清晰Text2SQL稳定可控Agent灵活扩展。如果你在简历里同时写了Text2SQL、Agent、Function Call 那我可以很负责任地说一句面试官一定会把这三样东西放在一起问你。而且问法通常不是概念题而是偏工程的Text2SQL 能不能直接当一个 Tool什么时候该走 SQL什么时候不该SQL 查完以后Agent 下一步干什么SQL 失败了Agent 怎么兜底多轮对话里SQL 参数怎么补全很多同学 Text2SQL 会写 DemoAgent 也会搭框架但一旦把两者放在一起就开始乱套。今天这一篇我就只讲一件事Text2SQL 在 Agent 体系里应该扮演什么角色以及工程上到底该怎么接。一、先纠正一个常见误区Text2SQL 不是 Agent这是我在带项目时反复强调的一句话。Text2SQL 本身不是 Agent它是一个“能力组件”。它不负责决策也不负责对话流程更不负责兜底。它只干一件事把“已经明确的问题”转成 SQL 并执行。如果你把 Text2SQL 当成 Agent 用问题一定会出现。二、在 Agent 架构里Text2SQL 的正确定位我们先从整体结构说清楚。一个标准的 Agent 系统至少包含三层决策层Agent / Planner能力层Tools / Function Calls执行层数据库 / API / 外部系统Text2SQL永远只属于第二层。也就是说Text2SQL 一个可被 Agent 调用的 Tool而不是自己判断要不要查自己决定怎么回答自己跟用户对话这些事都应该由 Agent 来做。三、Text2SQL 作为 Function Call 的基本形态在工程上Text2SQL 最自然的形态就是一个 Function Call。比如定义一个工具text2sql( question: string) - { sql: string, rows: array}注意几个关键点输入是自然语言问题输出是结构化结果不直接输出“人话”为什么第三点很重要因为在 Agent 架构里Tool 负责事实Agent 负责表达。如果你让 Text2SQL 同时做“查询 总结”那它就越界了。四、Agent 是怎么“决定”调用 Text2SQL 的这是面试官非常爱追问的一点。答案只有一句话由意图和数据形态决定。在一个成熟的 Agent 系统中通常会有一层轻量判断问题是否是结构化查询是否涉及明确字段、条件、排序是否要求可复现的结果只要满足这些条件Agent 才会考虑调用 Text2SQL。否则直接走 RAG 或普通生成。五、一个真实的 Agent Text2SQL 调用流程我用一个非常典型的场景来把流程走一遍。用户输入市值最大的 5 只银行股有哪些Agent 的内部决策逻辑Agent 在脑子里做的事其实是这是股票数据涉及“市值”“排序”“Top 5”明确是结构化查询于是它做出决策调用 Text2SQLAgent 发起 Function Call{ name: text2sql, arguments: { question: 市值最大的5只银行股 }}Text2SQL 内部做什么Text2SQL 内部只做三步把 Schema question 拼成 Prompt生成 SQL执行 SQL返回 rows比如SELECT stock_name, market_capFROM stocksWHERE industry 银行ORDER BY market_cap DESCLIMIT 5;Tool 返回给 Agent 的内容{ sql: ..., rows: [ [工商银行, 15000], [建设银行, 14000], ... ]}Agent 的下一步动作注意这一步非常关键。Agent 不会直接把 rows 原样丢给用户而是理解查询结果判断是否完整决定是否需要下一步工具最终生成自然语言回答比如市值最大的银行股是工商银行其次是建设银行……表达权永远在 Agent 手里。六、多轮对话里Text2SQL 如何参与这是 Text2SQL 和 Agent 结合的难点之一。情况一参数不全不能直接查用户问帮我查一下 PE 比较低的股票这句话的问题在于PE 低到多少是否限制行业在这种情况下Agent 不应该调用 Text2SQL。正确做法是Agent 判断参数不足Agent 向用户追问用户补齐条件Agent 再调用 Text2SQL也就是说Text2SQL 永远只处理“条件已明确”的查询。情况二多轮补齐后再查完整流程可能是user: 帮我查一下 PE 比较低的股票assistant: 请问 PE 低于多少user: 低于 10assistant: 是否限定行业user: 银行assistant: 调用 text2sqlText2SQL 在这里只出现一次。七、Text2SQL 和 Agent 的边界一定要划清这是很多项目失败的根源。我总结几条硬边界规则Text2SQL 不做意图判断Text2SQL 不做参数追问Text2SQL 不直接和用户对话Text2SQL 不负责兜底解释Text2SQL 不决定“查不查”这些全部是 Agent 的职责。一旦你把这些逻辑塞进 Text2SQL系统会迅速变得不可控。八、Text2SQL 失败时Agent 应该怎么处理这是工程里非常现实的问题。常见失败包括SQL 语法错误查询结果为空数据不存在Text2SQL 的正确做法只有一件事返回失败状态。比如{ success: false, error: no such column: market_value}接下来才轮到 Agent 出场。Agent 可以选择调整 query 重试换一种查询方式告知用户查不到转向 RAG 或人工兜底兜底逻辑永远不在 Tool 里。九、面试中怎么把这件事讲清楚你可以直接用这套话术在 Agent 系统中Text2SQL 通常被封装成一个 Function Call只负责把明确的自然语言查询翻译成 SQL 并执行。是否调用 Text2SQL、何时调用、是否需要追问参数全部由 Agent 决策。Agent 会先判断问题是否是结构化查询在参数不完整时进行多轮追问参数齐全后再触发 Text2SQL。查询结果返回后Agent 再统一负责结果解释、兜底处理和下一步动作。这种分层设计可以保证系统职责清晰Text2SQL 稳定可控Agent 灵活扩展。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取
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