使用OpenAI进行Text-to-SQL转换时如何突破Completion Token限制？

1. 只传相关Schema，别全量塞 #

不用每次都给模型全库结构，先抓用户查询里的关键词，匹配对应的表和列：

• 比如用户问“2023年的订单总金额”，只传orders表的order_date、amount列就行，没必要带其他无关表
• 在LangChain里可以用SQLDatabase的get_usable_table_names方法，再结合自定义的关键词匹配逻辑筛选需要的表列

2. 把Schema压到最精简 #

用最紧凑的格式写Schema，别搞冗余描述：

• 直接用表格或者符号分隔的极简格式，比如：

  表名	列名
  orders	order_id, order_date, amount, user_id
  users	user_id, name, email

• 去掉所有多余的话，比如“该表包含以下列”这种，直接列出来就行

3. 拆成两步生成SQL #

分阶段处理，减少单次请求的Token负载：

• 第一步：让模型先分析用户查询，输出需要用到的表和列清单
• 第二步：只把这个清单对应的Schema和用户原始查询发给模型，生成最终SQL
• LangChain里用SequentialChain或者两个LLMChain串起来就能实现

4. 换支持更长上下文的模型 #

直接切换到OpenAI的长上下文模型：

• 比如gpt-3.5-turbo-16k（支持16k Token）或者gpt-4-32k（支持32k Token）
• 在LangChain里调整模型参数，把model_name设成对应的模型名就行

5. 用向量检索匹配Schema #

把Schema转成向量存起来，用户查询时自动找最相关的片段：

• 把每个表、列的信息转成向量，存入Chroma这类轻量向量库
• 用户提问时，先做向量检索，把最相关的表列Schema挑出来发给模型
• LangChain里可以结合SQLDatabaseChain和VectorStoreRetriever实现

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dean H.