Super-Sql 是一个基于国内外先进生成式大模型的Java框架，专注于将数据库表结构通过检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）技术进行训练，从而实现从自然语言文本到SQL查询的智能转换（Text to SQL）。该框架旨在简化复杂的数据库查询过程，使开发者和用户能够通过简单的自然语言描述获取所需数据。
主要特性包括：
- 生成式SQL：利用强大的生成式大模型，自动将自然语言问题转化为精确的SQL查询语句。
- RAG训练：通过检索增强生成技术对数据库表结构进行深度学习训练，提高SQL生成的准确性和效率。
- 类型安全与灵活易用：结合Java的泛型机制确保编译期类型检查，同时提供简洁直观的API设计，易于集成到现有项目中。
- 多数据库支持：兼容多种主流数据库系统，满足不同应用场景的需求。
- 性能优化：经过精心设计与调优，在保证高效执行的同时保持良好的可读性。
Super-Sql 适用于希望在Java应用程序中快速、安全地进行复杂数据库操作，并且希望通过自然语言处理技术为传统企业应用快速的实现AI赋能。
Super-Sql 的工作原理基于 RAG 技术，通过检索增强生成技术对数据库表结构进行深度学习训练，从而实现从自然语言文本到SQL查询的智能转换。
<dependency>
<groupId>com.aispace.supersql</groupId>
<artifactId>super-sql-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.0.0-M1-SNAPSHOT</version>
</dependency>
配置init-train配置项，默认为false，表示不进行训练，如果为true，则自动根据数据库连接配置进行全表训练。
super-sql:
init-train: false <!--spring ai azure openai 模型-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-azure-openai-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>azure的配置文件配置如下：
ai:
azure:
openai:
api-key: xxxxxxxxxxxxxx
chat:
options:
deployment-name: gpt-4o-latest
endpoint: https://your-resource-name.openai.azure.com/
embedding:
options:
deployment-name: embedding-ada-002请求调用Text To SQL
//使用azure的Chat模型
private final AzureOpenAiChatModel azureChatModel;
private final SpringSqlEngine sqlEngine;
private final SpringVectorStore store;
@GetMapping("getSuperSql")
public Object getSuperSql(@RequestParam String question) {
String sql = sqlEngine.setChatModel(azureChatModel).generateSql(question);
Object object = sqlEngine.executeSql(sql);
return object;
}添加ollam的spring ai依赖
<!--spring ai azure ollama-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>ollama的配置文件配置如下：
spring:
ai:
ollama:
base-url: http://localhost:11434
chat:
options:
model: deepseek-r1:32b
temperature: 0.7
embedding:
options:
model: mxbai-embed-large
init:
pull-model-strategy: never
embedding:
additional-models:
- mxbai-embed-large
embedding模型配置
spring:
ai:
ollama:
embedding:
options:
model: mxbai-embed-large
init:
pull-model-strategy: never
embedding:
additional-models:
- mxbai-embed-large参考修改Embedding模型Ollama Embedding Models
请求调用Text To SQL
//使用azure的Chat模型
private final OllamaChatModel chatModel;
private final SpringSqlEngine sqlEngine;
private final SpringVectorStore store;
@GetMapping("getSuperSql")
public Object getSuperSql(@RequestParam String question) {
String sql = sqlEngine.setChatModel(chatModel).generateSql(question);
Object object = sqlEngine.executeSql(sql);
return object;
}<!--spring ai chroma 的向量数据库-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-chroma-store-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
@GetMapping("trainDdl")
public String trainDDl() {
String ddl = """
CREATE TABLE `dtp_hospital` (
`id` BIGINT NOT NULL COMMENT '主键',
`province` VARCHAR ( 20 ) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '省份',
`city` VARCHAR ( 20 ) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '城市',
`reporting_team` VARCHAR ( 50 ) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '提报团队',
`district` VARCHAR ( 20 ) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '区',
`hospital_name` VARCHAR ( 100 ) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '申请的DTP药房 主要对应的医院名称',
`hospital_code` VARCHAR ( 50 ) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '申请DTP主要对应的医院code',
`hospital_address` VARCHAR ( 255 ) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '医院具体地址',
`location` VARCHAR ( 100 ) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '医院所在经纬度',
`del_flag` INT NULL DEFAULT 0 COMMENT '删除状态 0正常 1已删除',
`create_by` VARCHAR ( 32 ) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '创建人',
`create_time` datetime NULL DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
`update_by` VARCHAR ( 32 ) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '更新人',
`update_time` datetime NULL DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',
`image` VARCHAR ( 255 ) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '图片',
PRIMARY KEY ( `id` ) USING BTREE )
ENGINE = INNODB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_unicode_ci COMMENT = '医院表' ROW_FORMAT = Dynamic;
""";
sqlEngine.setChatModel(azureChatModel).train(TrainBuilder.builder().content(ddl).policy(TrainPolicyType.DDL).build());
return "successful training";
} @GetMapping("trainSql")
public String trainSql() {
String sql="SELECT * FROM DTP_HOSPITAL WHERE DISTRICT LIKE '%黄浦区%';";
String question="在黄浦区的医院有哪些？";
sqlEngine.setChatModel(azureChatModel).train(TrainBuilder.builder().content(sql).question(question).policy(TrainPolicyType.SQL).build());
return "successful training";
}启动super-sql-console的springboot项目
导入super-sql-ui项目到vscode
npm install
npm run dev
数据库中执行的效果
访问：http://www.ai-space.com.cn/
Spring-Ai的官方文档：https://docs.spring.io/spring-ai/docs/getting-started
- [ Spring-AI ]：Spring AI是一个用于AI工程的应用框架。它的目标是将Spring生态系统设计原则（如可移植性和模块化设计）应用于AI领域，并促进将pojo作为AI领域应用程序的构建块。