Text2SQL大规模落地：用AI筛Schema加速物流供应链查询

很多企业把“用自然语言问数据”想得太简单：给大模型一段问题，再把数据库 Schema（表、字段）全塞进去，让它吐出 SQL。小数据库还能跑，一到真实业务就崩。

物流与供应链就是典型“真实业务”：一个集团的订单、在途、仓储、计费、客户、承运商、异常、退货、对账，叠加多组织、多系统对接，数据库里几百张表、上万字段并不稀奇。大模型上下文再长，也扛不住把整个 Schema 当提示词。结果通常有两种：要么成本暴涨（多轮检索、多步提示），要么准确率掉到不能用。

这篇文章基于 2025-12-18 提交的一项最新研究思路：先用更“省大模型”的方式把 Schema 缩到关键子集，再让 Text2SQL 生成 SQL。我会把它翻译成物流供应链能落地的工程语言：怎么筛字段、怎么保留表之间的连接关系、怎么把延迟压到亚秒级，并给出一套你可以直接放进数据平台/科研与创新平台的实施清单。

为什么物流供应链的 Text2SQL 最容易“死在 Schema 上”

结论很直接：**Text2SQL 的瓶颈不是生成 SQL 的能力，而是“选对字段与表”的能力。**在大 Schema 下，选错一列就可能导致：多 join、错 join、漏过滤条件，最终业务口径对不上。

在物流场景里，Schema 复杂度被三类结构放大：

1. 同义字段遍地都是：status、state、biz_status、shipment_state 可能都存在，含义还不一样。
2. 链路长、跨域 join 多：从“客户订单”到“波次拣货”再到“干线在途”，往往要穿过 6-10 张表。
3. 列多但信息密度低：大量审计字段、扩展字段、JSON 展开列，让“全量提示”既贵又吵。

我见过最常见的失败模式是：模型把 warehouse_id 当成 ship_from_warehouse_id，把 planned_arrival_time 当成 actual_arrival_time。不是模型不会写 SQL，而是提示里噪声太大、结构信息丢了。

论文思路拆解：三步把“大海捞针”变成“定向检索”

这项研究提出的框架核心是：先做列级排序，再做结构级重排，最后选一个“连接关系不被破坏”的子 Schema。对应到工程落地，可理解为三层过滤。

1）列级排序：先把“可能相关”的字段挑出来

第一层是“列排序器”：把用户问题（自然语言）与每个字段做相关性评分。这里的关键点不是只看列名，而是把字段值样例与元数据也纳入判断。

物流例子：用户问“本周华东区域超时签收的订单数，按承运商分组”。

• 只看列名，timeout_flag、delay_reason、sign_time、carrier_name 可能都很像。
• 但如果加入字段值样例（比如 delay_reason 常见值是“天气/爆仓/交通管制”），模型更容易把它和“超时签收”关联起来。

落地建议：

• 每个字段准备 3-10 条脱敏样例值（或值分布摘要）
• 补齐元数据：字段含义、口径、更新时间、所属业务域
• 把“同义词词表”（如签收=妥投=POD）当作元数据的一部分

2）结构级重排：用“函数依赖关系”把相关字段拉到一起

第二层是这篇研究里最有意思的点：**别把字段当成互不相干的点。**现实数据库里字段之间有结构关系，最常见的就是函数依赖（Functional Dependency，FD）。

一句话解释 FD：**如果 A 能唯一决定 B（例如 order_id 决定 customer_id），那 A→B 是一条函数依赖。**在业务里，这通常来自主键/唯一键、维表映射、编码体系。

为什么这对 Text2SQL 重要？因为真实 SQL 很少只用一列。

• 你要按承运商分组，往往需要 carrier_id 以及映射到 carrier_name
• 你要过滤“华东区域”，可能是 region_code，但展示需要 region_name

如果只做“列独立排序”，模型可能选中了 carrier_name 却漏了 carrier_id（或漏了 join 键），最终 SQL 写不出来或 join 错。

研究的做法是：把列当作图里的节点，把函数依赖当作边，用一个轻量的图模型做 rerank，让互相关联的列一起被保留下来。对物流场景来说，这等于把“口径链路”补回来了。

3）子 Schema 选择：用“保连通”的方式裁剪提示

第三层解决一个工程难题：筛完列后，还是可能分散在很多表里。你需要的是一个“可 join 的子图”。研究用了一种启发式（Steiner-tree 思路）来选取尽量小但连通性保留的子 Schema。

我更愿意把它说成一句工程原则：

选 Schema 不是选“最相关的字段集合”，而是选“最相关且能连起来的字段集合”。

物流 SQL 的本质是把事实表（订单/运单/库存流水）与维表（承运商/区域/客户）通过键连接起来。子 Schema 只要把关键 join 路径保留，提示就能从“几万列”缩到“几十到几百列”，成本和延迟会明显下降。

这对物流供应链数据平台有什么直接价值？

结论先给：把 Text2SQL 做成面向业务的“自然语言取数”入口，最有效的降本提准手段，就是 Schema 过滤。

结合研究结果的描述（可扩展到 23,000+ 列、亚秒级中位延迟、接近完美召回），放到供应链场景里通常意味着：

• 更快：用户问一次就返回，不需要多轮“你是指哪个表/哪个字段吗”
• 更准：join 键被保留，口径一致性更稳定
• 更省：提示词大幅缩短，推理 token 成本下降

可落地场景 1：库存与缺货监控的自助查询

需求：运营同学想要“昨天各仓缺货 TOP20 SKU、缺货时长、影响订单数”。

难点：缺货口径可能横跨 inventory_snapshot、inventory_event、order_line、warehouse_dim，字段名还经常重复（qty、available_qty、reserved_qty）。

通过 Schema 过滤：

• 列排序先锁定“缺货、可用、冻结、预留、SKU、仓库、时间”相关列
• FD 图把 sku_id→sku_name、warehouse_id→warehouse_name、order_id→order_line 这些依赖补齐
• 连通子 Schema 保留关键 join 路径，减少模型胡乱拼 join

可落地场景 2：在途与时效异常的根因分析

需求：客服问“本周华南发往华北的干线运输，超时的主要原因是什么，按承运商和线路统计”。

异常原因字段往往分散在 TMS/WMS/OMS 多系统，Schema 更大。

Schema 过滤策略能把“线路、承运商、计划/实际节点时间、异常码、原因文本”相关字段集中到可 join 的子图里，让 Text2SQL 真正进入“分析型查询”，而不是只会查一个表。

实施清单：把研究思路接到你的数据与AI平台

如果你正在搭“人工智能在科研与创新平台”里的数据智能能力（比如企业知识库 + 指标体系 + 自助分析），我建议按下面顺序做，成功率最高。

1）先把元数据做扎实（这是胜负手）

Schema 过滤的效果高度依赖元数据质量。最低配置建议：

• 字段中文名/英文名
• 业务含义（口径）与示例
• 主键、外键、唯一键
• 常用 join 路径（可从历史 SQL 抽取）

2）把“函数依赖图”当成资产沉淀

不要只依赖数据库约束，因为很多企业库并没有严格外键。可以用三种方式补齐 FD：

1. 从 DDL/约束推断（最可靠）
2. 从历史 SQL 的 join 关系学习（最贴近业务）
3. 从数据分布验证（如 order_id 是否唯一、映射是否一对一）

沉淀后的 FD 图能服务多件事：Text2SQL、指标血缘、数据质量校验、数据目录推荐。

3）把“召回”当第一目标，再谈“精度”

Schema 过滤最怕把关键列过滤掉，SQL 直接无解。实践中建议：

• 第一级列召回设得更宽（例如 Top-K 更大）
• 第二级结构重排再提高精度
• 最后用连通性裁剪控制提示长度

一句话：宁可多带一点列，也不要断 join。

4）上线前做三类压测

• 大 Schema 压测：表数、列数上来后延迟是否线性增长？
• 业务口径回归：同一问题在不同时间问，SQL 是否稳定（避免漂移）
• 安全与权限：子 Schema 选择必须在权限范围内完成，避免“提示泄露”

常见追问：这会不会只是“把检索换了个名字”？

不是。传统检索更多是“语义相似度找列”，而这套思路强调两点：

• 列不是独立的：FD/连接关系决定 SQL 是否能写出来
• 子 Schema 必须可连通：否则再相关也没用

你可以把它理解为：从“查词”升级为“查结构”。对物流供应链这种强关系型数据，结构信息往往比语义更关键。

下一步：把 Text2SQL 从 Demo 变成供应链生产力

Text2SQL 真正能在物流与供应链里带来线索与转化（LEADS），通常不是靠“更大的模型”，而是靠更懂业务数据结构的系统设计。Schema 过滤把成本、延迟、准确率三者拉回到可控范围，也让“自然语言取数”更像一个可靠的产品能力。

如果你正在建设企业级科研与创新平台，我的建议是：先用 Schema 过滤打通“问数—验证—复用”的闭环，再把能力扩展到指标口径治理、异常归因、需求预测等更高阶场景。

下一次当业务同学说“我想直接问系统要答案”，你可以反问一句更有建设性的话：我们是否已经把关键 join 路径和口径依赖，变成机器可读的结构资产？