text2sql中的一个发现

[LiuMuZhuo]

我没有发现后端哪一部分调用了text2sql的代码（text2sql.py文件）；只是有个有趣的地方，如下截图：有的提问默认传入的直接是sql语句，有的却是原生的提问需求

[dosubot]

Hi @LiuMuZhuo! I'm Dosu and I’m helping the Langchain-Chatchat team.

关于 text2sql.py 的调用和你提到的“有的提问是直接 SQL，有的却是原生需求”，这里是项目的实际机制：

1. 后端调用点
   text2sql.py 作为一个工具被注册到后端（tools_factory），主要通过 API 路由 /chat/chat/completions 或 /tools/call 被调用。当请求体里指定了 tool_choice: text2sql，并传入 tool_input（通常是自然语言问题），后端会通过 get_tool 找到 text2sql 工具，然后异步调用其 ainvoke 方法，完成 NL-to-SQL 的转换和执行。这个流程可以参考 chat_routes.py 和 tool_routes.py。

2. SQL 还是自然语言？
   text2sql 工具本身只接受自然语言问题，然后自动生成 SQL 并执行。没有发现后端有专门的逻辑判断“输入是不是 SQL”，而是由前端或调用方决定传什么内容。如果你直接传 SQL 语句，text2sql 还是会尝试用 LLM 理解并执行，但它的设计初衷是处理自然语言。
   而如果系统其他部分（比如知识库检索或自定义 API）允许直接传 SQL，那就是绕过了 text2sql 的 NL-to-SQL 步骤，直接执行 SQL。
   所以，是否走 text2sql，取决于你 API 请求时用的工具和输入格式，没有自动分流逻辑。

3. 配置和建议
   text2sql 的启用、数据库连接、只读模式、表名/备注等都在配置文件里控制（如 tool_settings.yaml），建议只在测试环境充分验证后再用在生产环境，尤其注意只读模式和表结构说明，避免 LLM 生成危险或低效 SQL。text2sql.py 代码实现

总结：text2sql 的调用完全由 API 请求参数决定，输入自然语言就走 NL-to-SQL，输入 SQL 就直接执行，没有自动判断或分流。你看到的两种情况，实际是前端或调用方传入的内容不同，后端只是按工具和输入处理。

To reply, just mention @dosu.

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