Text-to-SQL 终极方案：基于 Vanna.ai (Python 库) 训练专属 SQL 生成模型，准确率吊打通用 LLM

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📉 前言：通用 LLM 写 SQL 的死穴

你是否遇到过这种情况？

• 字段幻觉：LLM 以为用户表叫users，实际上你叫t_sys_usr_01。
• 逻辑缺失：你问“上月毛利是多少”，LLM 用收入 - 成本，但你们公司的算法其实是(收入 - 成本) * 税率。
• 上下文限制：几千个字段的 DDL 根本塞不进 Prompt。

Vanna.ai 的核心思路：
不直接把整个库扔给 LLM。而是先建立一个向量数据库，存储你的 DDL、业务文档和常用 SQL 案例。当用户提问时，先检索出最相关的几张表和几个案例，再喂给 LLM。

架构原理图 (Mermaid):