基于自然语言的数据库查询方法、装置、电子设备及介质与流程

本发明涉及自然语言处理，尤其涉及一种基于自然语言的数据库查询方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术：
：：1、数据库查询通常基于sql(structured query language，结构化查询语言)语言进行查询，sql是一种功能强大且通用的数据库查询语言，需要用户具备一定的sql知识，才能有效地从数据库中检索所需信息。近年来，为了降低数据库查询的技术门槛，出现了多种基于自然语言处理的数据库查询技术，允许用户通过自然语言提出问题，深度学习模型自动转换为sql语句进行查询。这些模型通过大量的自然语言问题与对应sql语句的配对数据集进行训练，从而学会将自然语言问题转换为sql查询。由于需要大量的标注数据集进行模型训练，不仅增加了人力和时间成本，还需要昂贵的算力资源。并且，模型训练过程中可能会遇到领域适应性问题，即模型在特定领域的数据集上训练得到的效果可能无法很好地迁移到其他领域。技术实现思路1、本发明提供一种基于自然语言的数据库查询方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决传统基于自然语言的数据库查询方法人力和时间成本高，还需要昂贵的算力资源，并且，查询模型无法迁移到其他领域的缺陷。2、本发明提供一种基于自然语言的数据库查询方法，包括：3、获取待查询数据库，基于所述待查询数据库生成原始问题列表；4、接收人工对所述原始问题列表的校对信息和领域知识注释信息，得到修正问题列表及每个问题对应的领域知识注释信息；5、对所述修正问题列表及每个问题对应的领域知识注释信息进行向量化处理生成样例集；6、获取用户所要查询的问题，使用自然语言处理大模型对所述用户所要查询的问题进行解析，结合所述每个问题对应的领域知识注释信息获取结构化查询语言；7、基于所述结构化查询语言输出查询结果。8、根据本发明提供的一种基于自然语言的数据库查询方法，所述对所述修正问题列表及每个问题对应的领域知识注释信息进行向量化处理生成样例集后，还包括：9、对所述样例集中的修正问题列表进行主体替换，得到泛化样例集；10、获取用户所要查询的问题后，将所述用户所要查询的问题进行主体替换，并生成问题向量；11、将所述问题向量与所述泛化样例集进行匹配，获取排名靠前的预设数量的样例问题。12、根据本发明提供的一种基于自然语言的数据库查询方法，所述预设数量根据所述自然语言处理大模型所支持的上下文窗口大小确定。13、根据本发明提供的一种基于自然语言的数据库查询方法，所述基于所述待查询数据库生成原始问题列表，包括：14、扫描所述待查询数据库，利用所述自然语言处理大模型中的零样本方法对所述待查询数据库进行识别，生成原始问题列表。15、根据本发明提供的一种基于自然语言的数据库查询方法，所述使用自然语言处理大模型对所述用户所要查询的问题进行解析，结合所述每个问题对应的领域知识注释信息获取结构化查询语言，包括：16、调用list_db_tables工具，显示出所述待查询数据库中所有表格；17、使用自然语言处理大模型从所有表格中筛选出与所述用户所要查询的问题匹配的表结构；18、基于所述表结构获取结构化查询语言。19、根据本发明提供的一种基于自然语言的数据库查询方法，所述基于所述表结构获取结构化查询语言，包括：20、调用get_db_schema工具，导出所述表结构；21、基于自然语言处理大模型对所述根据表结构及每个问题对应的领域知识注释信息，输出结构化查询语言。22、根据本发明提供的一种基于自然语言的数据库查询方法，还包括：23、将所述原始问题列表和所述结构化查询语言以及所述每个问题对应的领域知识注释信息进行向量化处理存储在向量数据库。24、本发明还提供一种基于自然语言的数据库查询装置，包括：25、第一生成模块，用于获取待查询数据库，基于所述待查询数据库生成原始问题列表；26、接收模块，用于接收人工对所述原始问题列表的校对信息和领域知识注释信息，得到修正问题列表及每个问题对应的领域知识注释信息；27、第二生成模块，用于对所述修正问题列表及其注释信息进行向量化处理生成样例集；28、获取模块，用于获取用户所要查询的问题，使用自然语言处理大模型对所述用户所要查询的问题进行解析，结合每个问题对应的领域知识注释信息获取结构化查询语言；29、输出模块，用于基于所述结构化查询语言输出查询结果。30、本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述任一项所述的基于自然语言的数据库查询方法。31、本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的基于自然语言的数据库查询方法。32、本发明提供的一种基于自然语言的数据库查询方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取待查询数据库，基于待查询数据库生成原始问题列表；接收人工对所述原始问题列表的校对信息和领域知识注释信息，得到修正问题列表及每个问题对应的领域知识注释信息；对修正问题列表及每个问题对应的领域知识注释信息进行向量化处理生成样例集；获取用户所要查询的问题，使用自然语言处理大模型对所述用户所要查询的问题进行解析，结合每个问题对应的领域知识注释信息获取结构化查询语言；基于结构化查询语言输出查询结果，本发明不需要进行模型训练即可实现自然语言数据库高精度查询，通过在样例集中增加领域知识信息，提高了查询的准确性和效率，同时降低了人力、时间和算力成本，适用于不同领域数据库查询。技术特征：1.一种基于自然语言的数据库查询方法，其特征在于，包括：2.根据权利要求1所述的一种基于自然语言的数据库查询方法，其特征在于，所述对所述修正问题列表及每个问题对应的领域知识注释信息进行向量化处理生成样例集后，还包括：3.根据权利要求2所述的一种基于自然语言的数据库查询方法，其特征在于，所述预设数量根据所述自然语言处理大模型所支持的上下文窗口大小确定。4.根据权利要求1所述的一种基于自然语言的数据库查询方法，其特征在于，所述基于所述待查询数据库生成原始问题列表，包括：5.根据权利要求1所述的一种基于自然语言的数据库查询方法，其特征在于，所述使用自然语言处理大模型对所述用户所要查询的问题进行解析，结合所述每个问题对应的领域知识注释信息获取结构化查询语言，包括：6.根据权利要求5所述的一种基于自然语言的数据库查询方法，其特征在于，所述基于所述表结构获取结构化查询语言，包括：7.根据权利要求1所述的一种基于自然语言的数据库查询方法，其特征在于，还包括：8.一种基于自然语言的数据库查询装置，其特征在于，包括：9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述的基于自然语言的数据库查询方法。10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的基于自然语言的数据库查询方法。技术总结本发明提供一种基于自然语言的数据库查询方法、装置、电子设备及存储介质，基于自然语言的数据库查询方法包括获取待查询数据库，基于待查询数据库生成原始问题列表；接收人工对所述原始问题列表的校对信息和领域知识注释信息；对修正问题列表及每个问题对应的领域知识注释信息进行向量化处理生成样例集；获取用户所要查询的问题，使用自然语言处理大模型对所述用户所要查询的问题进行解析，结合每个问题对应的领域知识注释信息获取结构化查询语言；基于结构化查询语言输出查询结果，本发明不需要进行模型训练即可实现自然语言数据库高精度查询，提高了查询的准确性和效率，同时降低了人力、时间和算力成本，适用于不同领域数据库查询。技术研发人员：巩向锋,刘雨亮受保护的技术使用者：北京感易智能科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/5/29