我们平时想查数据库，要么是打开 Navicat 写复杂的连表 SQL 语句，要么是麻烦后端去新写一个查询接口。
如果能有一个对话框，运营人员只要打字说：“帮我查下上个月上海地区销量最好的前五条产品”，AI 就能自己写 SQL 并去查好把结果喂给你看，那该多酷？
mysql_query_demo.py 中演示的就是行业内炙手可热的技术：Text2SQL (文本转查询语句)。
Text2SQL 的核心链路流转
很多同学以为是直接连着数据库和模型。其实数据库非常需要保护，通常有三个严谨的步骤：
1. 让 AI 认路（表结构理解）
AI 再聪明，它也不知道你家公司的库叫什么表名。
所以第一步，我们用 Python 连接 MySQL 后，获取到相关表的表结构（DDL语句，比如包含哪些字段，是否为主键，各自什么含义注释），然后发送给大模型。
告诉它：“你看，这是我们的表。现在我问一个问题，请你只根据这些表结构，给我写出一句纯正的 SELECT SQL出来。”
2. 人工或程序审查 (执行防御)
大模型很快返回了类似 SELECT * FROM sales ... 这样的语句。
请一定要注意：绝对不要在生产环境直接无脑执行这句 SQL！
因为如果有幻觉，它可能写出极其拖累性能的全表扫描，或者是被恶意引导产生的破坏性语句。通常我们会在这里使用只读账号去执行这句代码，并限制 LIMIT 保护资源。
3. 数据总结汇报
程序根据大模型给的 SQL 去本地数据库里真正查询出了 Array 数据（比如搜到了五条记录）。最后，把这干巴巴的生冷数据丢给大模型说：“嘿，这是按照你的要求查到的数据结果，请把它翻译给一个不懂代码的业务人员听。”
AI 瞬间润色：“老板为您查到了，排在首位的是型号xxx的产品，数量高达 xxxx 个...” 一个贴心的赛博数据专员就此诞生。
本文是个人学习大模型方向时的实战小记，希望对准备入门 AI 开发的大家有所启发。
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