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16 年等待,再见 SQL Boy,这一次数据库交互形态彻底被颠覆了!

BB仔 Bytebase 2023-07-28
注:本文转载自 InfoQ 公众号,作者张雅文,点此查看原文

对于程序员来说,通过 SQL 操作数据库是日常工作中经常会遇到的任务,算得上是一项基本技能。但即便是专业人员面对 SQL 编写任务也往往会头疼不已,更不要说在这一领域经验不足的初学者了。ChatGPT 大火之后,其辅助程序员编写代码的能力受到了很大关注。那么,类似 ChatGPT 这种能力能否用在数据库操作上,帮助程序员甚至是缺乏代码经验的普通业务人员,使用自然语言来完成过去需要 SQL 才能做的事情呢?在近日举办的亚马逊云开发者 Tech Talk 上,Bytebase 联合创始⼈/CEO 陈天舟就介绍了这样一款产品——基于亚马逊云科技的云服务架构,可以用自然语言与数据库交互的 SQL Chat。InfoQ 将本场演讲内容整理成文,希望对大家有所帮助。

软件交互范式的演进:从命令行到 CUI

回顾软件行业的交互范式演进史,大致上是从桌面到 Web 端,再到移动端。在上世纪 70 年代,用户一般通过命令后界面(CLI)与计算机交互。发展到 1979 年出现了 VisiCalc, VisiCalc 首次引入了表格布局交互界面,具有革命性的意义。

这款软件还带火了 Apple 2 电脑,让很多个人用户开始采购这款 PC 来制作表格。之后到了 1984 年,苹果发布了 Macintosh,搭配键盘、鼠标并采用了 GUI 界面,这也是现代 PC 所采用的标准界面的起源。再到 1993 年,第一款网页浏览器 Mosaic 诞生。

这款浏览器开启了 Web 端的时代。继续向前来到 2007 年,iPhone 的发布则开启了现代智能手机时代。这样来看,命令行 CLI 交互大概从 70 年代流行到 1984 年,GUI 的发展则分了三个阶段,首先是 1984-1993 年是桌面端,1993-2007 年是 Web 端,2007 年到现在则是移动端,每一次换代间隔大约 13 年左右。

而到了 2023 年的今天,ChatGPT 横空出世。ChatGPT 的交互方式可以称为 Chat User Interface(CUI)。从 2007 年到 2023 年,历经 16 年的等待,软件行业终于迎来了交互范式的又一场革新。


数据库交互与 CUI 革命

软件交互范式的进化自然也会影响数据库的操作方式。以 SQL 客户端这个具体场景来为例,今天的 SQL 客户端还有很多命令行的交互工具,但业内也存在很多起源于 Windows 的 GUI 工具,比如 Navicat 等。

如今,基于 CUI 的全新交互方式就完全不一样了。CUI 没有大量控件组合,只有一个简单直接的输入框。用户用自然语言问数据库问题,它会神奇地写出对应的 SQL 语句同数据库交互。这种进化能让人想到谷歌诞生之前的雅虎。彼时雅虎在做黄页目录,用户通过线上黄页查找信息;之后谷歌直接推出了搜索框,一个搜索框就能找到互联网的所有内容。现在的数据库交互软件有众多复杂的控件、树、表单,而到了 CUI 时代,所有这些元素都消失了,用户只需一个对话框来输入问题,机器人就能给出回答。


SQL Chat:用自然语言和数据库交互的全新工具

所谓 SQL Chat,顾名思义就是用聊天的方式写 SQL,跟数据库打交道。下图是整个产品的界面。

例如向 SQL Chat 提问,问用户组织里面哪个部门有最多的员工,这个工具就能直接给出对应的 SQL 语句,还会解释这个语句的含义。

如果用户对结果不满意还能纠正它,可以说这个语句不是自己想要的,给出理由让它重新尝试,它会根据用户的反馈再做调整。

它的交互方式是很自然的,就像用户在和人类对话一样。例如,用户可以创建一个 Amazon Aurora 的 HR 数据库,之后先问一些基本的问题,让它回答数据库有哪些表。SQL Chat 会知道用户对员工的薪资和职称是最感兴趣的,又知道部门和员工之间是生产关系,知道员工个人信息是个人隐私。

如果提问哪个部门的员工平均薪水最高,它不仅会给出 SQL 语句,还会解释这条 SQL 是什么操作。再来问它哪个经理手下人员最多,列出 SQL 代码,它会给出查询语句查到手下员工最多的经理。如果用户对这条查询不是那么满意,还想看一下这位经理到底有多少个员工,请机器人把他的员工数也包含在内,它就会给出修正的查询。

但目前 SQL Chat 涉及子查询的时候还是会出现一些问题,可能会报错,提示内容未指定等。这反映出它使用的模型还是有一些局限性,陈天舟表示,这类问题在未来随着调优是可以解决的。

未来,开发团队会收集一些交互数据,把这些数据进行脱敏匿名化处理后放到 Amazon S3 上,再把它灌到 Amazon SageMaker,在 Amazon SageMaker 里做整个模型的训练调优。陈天舟预计,半年后再演示新版 SQL Chat 时就能比较好地解决子查询的问题了。

SQL Chat 背后的公司是 Bytebase,主要做数据库管理工具。如果企业需要 Schema 的数据结构变更、数据查询,或者团队之间需要有一套标准的审批流,做数据安全治理,Bytebase 的主产品都可以满足。它主要面向团队和企业级,是开源的。下图左边的二维码是亚马逊云开发者社区,右边是 SQL Chat 自己的用户群。SQL Chat 在 GitHub 上是完全开源的 (https://github.com/sqlchat/sqlchat),接下来也会有很快的迭代速度。最后,SQL Chat 后期还有望支持多模态输入,希望大家持续关注。


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