Text2Sql：大模型识别数据库表关系方案对比-酒店常州论坛

1、概述

让大模型自己从 schema 里"猜"表关系，是这条路上最容易踩的坑。真正高效的工程做法是——人把关系画清楚，交给模型去理解和消费。而在这几种"显式表达关系"的方式里，Mermaid ER 图凭借"机器可读 + 模型友好 + 维护成本低"三重优势，是最优解。

很多团队的思路是：把一堆CREATE TABLE丢给大模型，让它"分析出表之间的关系"。这是一个定位错误。

大模型的强项是理解和推理已有结构，弱项是凭空推断隐含关联。让它从裸 schema 里反推关系，等于把一道推断题扔给它——而推断题，注定伴随幻觉。

真正的解法很简单：把推断题变成阅读理解题。关系不该由模型去猜，而应该由工程侧明确给出，模型只负责"读懂并运用"。

问题于是变成了另一个：用什么形式，把表关系明确传给大模型？

方案	核心思想	准确率	维护成本	模型友好度	适用规模
A. 裸 DDL / schema 直传	把建表语句整段塞进 Prompt	低-中	低	差	小
B. 元数据规则抽取	解析外键、约束、命名规范	高（仅限有约束的）	低	不依赖模型	中
C. 大模型 + RAG 候选召回