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。能否有一项利用大模型实现类似于chatgpt问答的方法（使用自然语言提问，chatgpt返回正常可执行的SQL）从而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。要实现这种功能，在模型选型，语料规模，提示词选择方面，有没有存在技术痛点；有没有类似的应用场景的实现？
2同行回答
大模型在数据分析和商业分析领域的应用可分为三类：
1 、基础信息查询
（ 1 ）数据表和字段查询
（ 2 ）知识库查询
2 、在封闭业务逻辑下的分析
（ 1 ）关键指标拆解、异动归因
（ 2 ）数据的统计和趋势性分析
3 、开放性分析
（ 1 ）商业分析， 如：基于历史业务经验对新业务做价值判断
（ 2 ）运营建议，如：针对一个活动生成方案
对于第一类数据和知识库查询，现有多个厂商（如国内互联网大厂、AI创业公司）实现交互式BI产品，并有成功落地案例。对于第二类分析场景，微软等头部公司已在产品中（如：InsightPliot）实现部分功能。第三类场景仍在学术研究阶段。
收起ChatGPT 回答
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：
- 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。
- 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。
- 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。