大模型实现NL2SQL的方式与应用场景探讨？

在银行系统中，业务部门获取数据的方式困难，门槛较高，这是因为银行系统中的数据通常是分散在各个系统中，且数据结构复杂，需要专业的技术人员进行数据提取和处理。为了降低业务部门对技术的关注度，增加对数据的关注度和分析，可以考虑使用自然语言处理技术，将自然语言转化为SQL查询语句，从而实现业务部门通过自然语言来获取数据的目的。

在实现这种功能时，需要考虑以下几个方面：

1. 模型选型：需要选择适合的自然语言处理模型，如BERT、GPT等大型语言模型，以及相应的SQL生成模型，如Seq2SQL、SQLNet等。
2. 语料规模：需要收集足够的语料库，包括自然语言问句和相应的SQL查询语句，以便训练模型。
3. 提示词选择：需要选择合适的提示词，以便模型能够正确地理解自然语言问句，并生成正确的SQL查询语句。

类似的应用场景已经有一些实现，如微软的Power BI Q&A功能和Tableau的Ask Data功能，它们都可以通过自然语言查询数据。但是这些系统都需要事先定义好数据模型和查询语句，而不能自动生成SQL查询语句。因此，将自然语言转化为SQL查询语句的技术还需要进一步研究和发展。