Tool-SQL：基于Agent智能体的Text2SQL解决方案，显著提升Text2SQL效果
1.背景与挑战
Text2SQL核心问题：自然语言转SQL在真实场景中面临数据库不匹配（Database Mismatches），包括：
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条件不匹配：用户查询条件与数据库实际值不一致（如"todd casey" vs "Todd Casey"）
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约束不匹配：违反外键、数据类型等隐式规则，不触发执行异常但导致结果错误
2.现有方案局限
| 方案类型 | 代表方法 | 缺点 |
|---|---|---|
| 自我纠正 | DIN-SQL等 | 依赖静态规则，仅能处理有限错误类型 |
| 执行反馈 | MAC-SQL等 | 仅能捕获执行异常（如语法错误），忽略数据库不匹配 |
3.Tool-SQL创新方案
核心思想：通过工具增强的Agent动态检测和修正SQL问题
两大核心工具：
1) 数据库检索器（Database Retriever）
- 功能：解决条件不匹配问题
- 技术实现：使用SimCSE模型检索相似数据库单元格（支持语义匹配，如缩写、格式差异）
- 迭代修正流程：
检查WHERE/HAVING条件值是否匹配数据库
若无匹配 → 返回相似值供Agent参考
Agent选择修正值或调整条件
重复至成功或达最大尝试次数
- 优势：处理真实场景中的模糊查询（如用户输入非标准化值）
2) 错误检测器（Error Detector）
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功能：诊断约束不匹配和潜在执行问题
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检测范围：
外键关系缺失
JOIN冗余/缺失
列类型不匹配
GROUP BY子句误用
- 技术实现：
基于数据库模式（Schema）静态分析
避免直接执行高风险查询，提升安全性
4.技术亮点
Agent架构设计：将SQL生成分解为Python函数调用（如add_where()），结构化参数便于工具检测
动态迭代：工具反馈 → Agent修正 → 重新验证
真实场景适配：专为模糊条件和隐式约束优化，超越传统执行反馈方案
5.效果对比
数据集：Spider、Spider-Realistic、Spider-Mismatch（自建真实场景数据集）
6.核心价值
质量提升：解决传统方法忽略的数据库不匹配问题
安全性：通过静态分析减少高风险查询执行
可扩展性：工具库可灵活扩展（如新增业务规则检测）