聽朋友說，不久前，某大型集團的 CEO 在一場代理合約談判中失利了。儘管他的團隊準備充足，但在談判桌上，卻缺少了最關鍵的數據支持。最後合約被一間小型新創公司搶走，主要原因是對手能夠靈活運用數據，提出了更具說服力的市場洞察，而這位集團 CEO 卻無法即時取得支持談判的關鍵數據。
事實上，這間集團擁有豐富的顧客資訊、購物行為、偏好傾向等非常高價值的數據，這些數據原本可以成為他們的強大支撐。然而，由於公司缺乏資料存取的靈活性，除了數據團隊外，其他業務單位甚至高管都無法確認數據的具體位置和可用性，導致這位 CEO 和他的銷售、行銷部門無法運用數據來支撐決策。這一情況顯示了數據民主化不足帶來的挑戰，而 Text to SQL 技術正是一個有效的解決方案。
什麼是 Text to SQL?
Text to SQL（文字轉 SQL）是一種自然語言處理技術，它將使用者的自然語言文字（例如「查詢今年銷售額最高的產品」）轉換為 SQL 查詢語句（例如 SELECT product_name FROM sales WHERE year = 2023 ORDER BY sales_amount DESC LIMIT 1）。這樣的技術允許使用者無需學習 SQL 語法，就能直接查詢和探索資料庫，讓非技術背景的使用者也能輕鬆存取和利用數據，進行業務分析和決策。
Text to SQL 系統通常透過以下步驟將自然語言轉換成 SQL 查詢：
1.語義理解：解析使用者的自然語言查詢，了解其中的關鍵字、範疇和查詢意圖。
2.語法映射：將自然語言中的概念對應到 SQL 中的表格、欄位和條件等結構化資料元素。
3.SQL 生成：依據映射的結果生成正確的 SQL 查詢語句。
一些先進的 Text to SQL 系統基於大型語言模型（LLM）進行開發，能夠理解更複雜的查詢語句和語義，並處理多表查詢、計算、過濾等需求。
Text to SQL 的優勢：讓沒有技術背景的人也能簡單地進行數據檢索
1. 資料存取的民主化
現在仍有許多公司，數據雖然存在，但存取方式繁瑣，需要專業的技術知識。文字轉 SQL 技術讓非技術使用者也能通過自然語言查詢數據，降低資料探索的門檻。這不僅讓銷售和行銷部門的同事在日常工作中也能輕鬆找到所需數據，還可以讓董事長、CEO 這樣的高管在關鍵時刻迅速得到所需的決策支持。
2. 增強的使用者體驗
文字轉 SQL 提供一種自然語言的資料庫界面（NLIDB），使資料查詢變得直觀、無須學習複雜的 SQL 語法。無論是企業主、高階主管還是公司其他部門人員，透過這樣的界面，都可以在短時間內獲取所需資訊，提升整體使用體驗和工作滿意度。
3. 提高生產力
公司中很多日常查詢需要依賴技術人員編寫 SQL，既浪費人力資源，也耽誤工作進度。文字轉 SQL 系統能夠自動將自然語言轉換成 SQL 查詢，不僅提高查詢效率，還能解放技術人員，使其專注於更具策略性的任務，進一步提升公司生產力。
4. 減輕 LLM 幻覺問題
文字轉 SQL 技術結合了現有的數據庫資源，有助於減少大型語言模型（LLM）生成查詢過程中的幻覺錯誤。當系統透過資料庫中的實際數據生成查詢結果時，可以提高查詢的準確性，確保高管層能獲得可靠的決策數據。
5. 支援複雜跨域查詢
隨著基於 LLM 的文字轉 SQL 技術發展，它能夠支持跨越不同領域的多重查詢。當需要查詢包含多個表格的數據時，該技術能夠更好地應對跨域需求，使決策層可以提出更全面的問題，獲得深度數據分析，進一步擴大資料探索的範圍。
6. 應對現實世界的挑戰
文字轉 SQL 系統不斷在模糊表達、同義詞、資料稀缺等方面進行優化，使其能夠更好地應對實際應用中的問題。這些進步將幫助企業建立更穩健的數據查詢系統，從而推動數據驅動的決策模式落地。
早在好幾年以前，我們就進入了數據驅動時代，也因此企業數據資源日益增多。隨著 AI 時代來臨，企業擁有的數據成為最強大的核心競爭力。不變的是，數據的使用和解析卻仍然面臨著許多挑戰。尤其是對於非技術背景的使用者來說，如何高效、直觀地訪問和利用數據成為了關鍵問題。這時，Text to SQL技術應運而生，彌合了自然語言與結構化資料之間的鴻溝，使各類使用者能夠便捷地與資料庫互動。
