🤖 MAC-SQL: 多代理协作的Text-to-SQL框架

📚 内容概览

MAC-SQL (Multi-Agent Collaboration for Text-to-SQL) 是一种创新的Text-to-SQL框架，通过多个专业化智能体的协作，将自然语言查询准确转换为SQL语句。该框架充分利用大语言模型(LLM)的能力，通过分工协作、迭代优化的方式，显著提升了SQL生成的准确性和鲁棒性。

🎯 一、为什么需要MAC-SQL?

1.1 传统Text-to-SQL的挑战

• 🔍 Schema理解困难：数据库表结构复杂，难以准确映射字段
• 🧩 语义歧义：自然语言表达方式多样，存在歧义
• 🔗 跨表JOIN复杂：多表关联逻辑难以推断
• 🐛 错误难以修正：生成的SQL可能存在语法或逻辑错误
• 📊 复杂查询挑战：嵌套查询、聚合函数、窗口函数等高级特性

1.2 MAC-SQL的创新思路

采用分治策略，将复杂的Text-to-SQL任务分解为多个子任务，由专业化代理协作完成：

自然语言查询 → Decomposer → Selector → Refiner → Checker → Integrator → 最终SQL

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🏗️ 二、系统架构

2.1 核心代理

代理	职责	输入	输出
Decomposer	任务分解	自然语言查询	结构化查询意图
Selector	Schema选择	查询意图 + DB Schema	相关表和字段列表
Refiner	SQL生成	查询意图 + 选中Schema	候选SQL语句
Checker	错误检查	候选SQL + Schema	错误报告/修正建议
Integrator	结果集成	所有代理输出	最终SQL语句

2.2 工作流程

class MACSQLWorkflow:
    def process(self, question: str, db_schema: Dict):
        # 1. 任务分解
        intent = self.decomposer.decompose(question)
        
        # 2. Schema选择
        relevant_schema = self.selector.select(intent, db_schema)
        
        # 3. SQL生成（多候选）
        sql_candidates = self.refiner.generate(intent, relevant_schema, num_candidates=3)
        
        # 4. 验证与修正
        validated_sqls = []
        for sql in sql_candidates:
            errors = self.checker.validate(sql, relevant_schema)
            if errors:
                sql = self.refiner.fix(sql, errors)
            validated_sqls.append(sql)
        
        # 5. 集成最佳结果
        final_sql = self.integrator.select_best(validated_sqls)
        return final_sql

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🔧 三、核心组件实现

3.1 Decomposer - 任务分解器

class Decomposer:
    def decompose(self, question: str) -> QueryIntent:
        prompt = f"""
        分析以下查询，提取结构化信息：
        查询：{question}
        
        输出JSON：
        {{
            "query_type": "SELECT/UPDATE/INSERT/DELETE",
            "target_entities": ["实体1", "实体2"],
            "conditions": ["条件1"],
            "aggregations": ["聚合函数"],
            "sorting": {{"field": "字段", "order": "ASC/DESC"}},
            "limit": 数量
        }}
        """
        response = self.llm.generate(prompt)
        return QueryIntent.from_json(response)

3.2 Selector - Schema选择器

class SchemaSelector:
    def select(self, intent: QueryIntent, db_schema: DBSchema) -> SelectedSchema:
        # 1. 实体识别 - 匹配表名
        relevant_tables = self._match_tables(intent.target_entities, db_schema.tables)
        
        # 2. 字段选择
        relevant_columns = self._match_columns(intent, relevant_tables)
        
        # 3. 关系推断
        join_paths = self._infer_joins(relevant_tables, db_schema)
        
        return SelectedSchema(tables=relevant_tables, columns=relevant_columns, joins=join_paths)
    
    def _match_tables(self, entities: List[str], tables: List[Table]) -> List[Table]:
        """基于语义相似度匹配表"""
        entity_embeddings = self.embedder.embed(entities)
        table_embeddings = self.embedder.embed([t.name for t in tables])
        similarities = cosine_similarity(entity_embeddings, table_embeddings)
        matched_indices = np.where(similarities > 0.7)[1]
        return [tables[i] for i in matched_indices]

3.3 Refiner - SQL精炼器

class SQLRefiner:
    def generate(self, intent: QueryIntent, schema: SelectedSchema, num_candidates: int = 3):
        prompt = f"""
        基于以下信息生成SQL：
        Schema：{schema.tables}, {schema.columns}
        需求：{intent}
        
        要求：
        1. 使用标准SQL语法
        2. 添加适当别名
        3. 处理NULL值
        4. 优化查询性能
        """
        candidates = []
        for i in range(num_candidates):
            sql = self.llm.generate(prompt, temperature=0.3 + i * 0.2)
            candidates.append(sql)
        return candidates
    
    def fix(self, sql: str, errors: List[str]) -> str:
        prompt = f"修正以下SQL错误：\nSQL: {sql}\n错误: {errors}"
        return self.llm.generate(prompt)

3.4 Checker - 验证器

class SQLChecker:
    def validate(self, sql: str, schema: SelectedSchema) -> List[str]:
        errors = []
        
        # 1. 语法检查
        try:
            sqlparse.parse(sql)
        except Exception as e:
            errors.append(f"语法错误: {e}")
        
        # 2. Schema一致性
        errors.extend(self._check_schema_consistency(sql, schema))
        
        # 3. 执行测试
        try:
            self.db.execute(f"EXPLAIN {sql}")
        except Exception as e:
            errors.append(f"执行错误: {e}")
        
        return errors

3.5 Integrator - 集成器

class SQLIntegrator:
    def select_best(self, sql_candidates: List[str]) -> str:
        scores = [self._evaluate(sql) for sql in sql_candidates]
        best_idx = np.argmax(scores)
        return sql_candidates[best_idx]
    
    def _evaluate(self, sql: str) -> float:
        score = 0.0
        # 1. 执行计划成本
        try:
            plan = self.db.execute(f"EXPLAIN {sql}").fetchone()
            cost = self._parse_cost(plan)
            score += 1.0 / (1.0 + cost)
        except:
            return 0.0
        # 2. 查询复杂度
        complexity = len(sqlparse.parse(sql)[0].tokens)
        score += 0.5 if 3 <= complexity <= 10 else 0.2
        return score

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🚀 四、完整实现示例

class MACSQLSystem:
    def __init__(self, config: Config):
        self.llm = OpenAI(config.llm_model)
        self.embedder = OpenAIEmbeddings()
        self.db = Database(config.db_uri)
        
        self.decomposer = Decomposer(self.llm)
        self.selector = SchemaSelector(self.llm, self.embedder)
        self.refiner = SQLRefiner(self.llm)
        self.checker = SQLChecker(self.db)
        self.integrator = SQLIntegrator(self.llm, self.db)
    
    def query(self, question: str) -> SQLResult:
        db_schema = self.db.get_schema()
        workflow = MACSQLWorkflow(
            self.decomposer, self.selector, self.refiner,
            self.checker, self.integrator
        )
        sql = workflow.process(question, db_schema)
        result = self.db.execute(sql)
        return SQLResult(sql=sql, data=result.fetchall(), columns=result.keys())

# 使用示例
config = Config(llm_model="gpt-4", db_uri="postgresql://localhost/mydb")
mac_sql = MACSQLSystem(config)

result = mac_sql.query("统计每个部门的员工数量")
print(f"SQL: {result.sql}")
print(f"结果: {result.data}")

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📊 五、性能优化

5.1 缓存策略

class MACSQLCache:
    def __init__(self, redis_client):
        self.cache = redis_client
    
    def get_sql(self, question: str, schema_hash: str) -> Optional[str]:
        key = f"sql:{schema_hash}:{hashlib.md5(question.encode()).hexdigest()}"
        return self.cache.get(key)
    
    def cache_sql(self, question: str, schema_hash: str, sql: str, ttl=3600):
        key = f"sql:{schema_hash}:{hashlib.md5(question.encode()).hexdigest()}"
        self.cache.setex(key, ttl, sql)

5.2 并行化处理

async def generate_parallel(intent, schema, num_candidates=3):
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=num_candidates) as executor:
        tasks = [executor.submit(refiner.generate, intent, schema) for _ in range(num_candidates)]
        return [task.result() for task in tasks]

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🎯 六、应用场景

6.1 商业智能(BI)

class BIDashboard:
    def get_kpi(self, metric_name: str, filters: Dict):
        question = f"计算{metric_name}，条件：{filters}"
        result = self.mac_sql.query(question)
        return result.data[0][0]

6.2 数据分析助手

class DataAnalysisAssistant:
    def analyze(self, question: str):
        sql_result = self.mac_sql.query(question)
        df = pd.DataFrame(sql_result.data, columns=sql_result.columns)
        return {'sql': sql_result.sql, 'data': df}

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🛠️ 七、工具与框架

组件	推荐选择	说明
LLM	GPT-4, Claude	核心推理引擎
Embedding	OpenAI Ada-002	Schema匹配
数据库	PostgreSQL, MySQL	支持EXPLAIN
SQL解析	sqlparse, sqlglot	语法分析
缓存	Redis	结果缓存

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📈 八、评估指标

指标	定义	计算方式
Execution Accuracy (EX)	执行准确率	生成SQL返回正确结果的比例
Exact Match (EM)	精确匹配	生成SQL与标准答案完全一致
Component Match	组件匹配	SELECT/WHERE/JOIN等子句正确率

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🎓 九、最佳实践

9.1 提示工程

✅ 推荐做法

• 提供清晰的Schema描述和示例
• 使用Few-Shot示例提升准确性
• 明确指定SQL方言
• 添加安全约束（禁止DROP/DELETE）

❌ 避免陷阱

• Schema信息过载
• 缺少类型信息
• 忽略NULL值处理
• 未考虑查询性能

9.2 安全性

def validate_sql_security(sql: str) -> bool:
    dangerous_keywords = ['DROP', 'DELETE', 'TRUNCATE', 'ALTER']
    sql_upper = sql.upper()
    for keyword in dangerous_keywords:
        if keyword in sql_upper:
            raise SecurityError(f"检测到危险操作: {keyword}")
    return True

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❓ 十、常见问题解答

Q1: MAC-SQL与Seq2Seq模型相比有什么优势？

A: 主要优势：

• ✅ 可解释性强，决策过程可追踪
• ✅ 模块化设计，易于调试优化
• ✅ 错误修正能力，迭代提升准确率
• ✅ 适应性强，易扩展到新Schema
• ✅ Few-Shot学习，无需大量训练数据

Q2: 如何处理复杂嵌套查询？

A: 采用递归分解策略：

1. Decomposer识别嵌套结构
2. Refiner先生成内层子查询
3. 基于子查询构建外层查询
4. Checker验证各层逻辑

Q3: 支持哪些数据库？

A: 支持所有主流关系型数据库：

• ✅ PostgreSQL（推荐）
• ✅ MySQL/MariaDB
• ✅ SQLite
• ✅ SQL Server
• ✅ Oracle

Q4: 如何优化大规模数据库性能？

A: 关键策略：

• 🔍 Schema索引加速Selector
• 💾 结果缓存高频查询
• ⚡ 并行生成候选SQL
• 📊 利用数据库统计信息
• 🎯 Schema剪枝减少计算

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📚 参考资源

🔗 延伸阅读

学术论文

• MAC-SQL: Multi-Agent Collaboration for Text-to-SQL
• Spider: A Large-Scale Text-to-SQL Dataset
• RAT-SQL: Relation-Aware Schema Encoding

开源项目

• LangChain SQL Agent
• Text-to-SQL Awesome List
• SQLCoder

工具文档

• sqlparse文档
• sqlglot文档
• OpenAI API

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🎯 总结

MAC-SQL通过多代理协作机制，将复杂的Text-to-SQL任务分解为可管理的子任务，显著提升了SQL生成的准确性和可靠性。

核心要点：

• ✅ 多代理协作实现专业化分工
• ✅ 迭代优化提升准确率
• ✅ 模块化设计易于扩展维护
• ✅ 适用于复杂查询和大规模数据库
• ✅ 可与现有BI系统无缝集成

开始使用MAC-SQL，让数据查询更智能！🚀

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关键词: MAC-SQL, Text-to-SQL, NL2SQL, 多代理协作, Multi-Agent, LLM, 数据库查询, SQL生成, Schema Linking, 错误修正