❶ Semantic Kernel 视角下的 Text2SQL 实践与思考
《诗经》有言：七月流火，九月授衣，描绘夏秋交替、天气由热转凉的季节变化。西安的雨季，自六月下旬悄然而至、连绵不绝，古人诚不欺我。前有萝卜快跑及其无人驾驶引发热议，后有特朗普竞选集会遇刺，洞庭湖决口、西二环塌方，成长便是学会心平气和地面对这世界的兵荒马乱。历史似乎被诅咒了时间？两年前，安倍晋三遇刺，我写《杂感·七月寄望》。回想起两人长达19秒的握手画面，有种“一笑泯恩仇”的错觉，似乎成为了共患难的“战友”。雍正之于万历，特朗普之于肯尼迪，时过境迁，似曾相识，世间万物总逃不出某种循环。最近，从 RAG 到 Agent，再到微软 GraphRAG 的爆火，激活了 Graph、NER、知识图谱等知识点。我需要一篇文章整理思绪。
实现 Agent 后，参照复旦大学的 RAG 综述论文，目标转向 Agent。一个 Agent 至少具备规划、记忆、工具使用能力。Agent 从说话进化到做事，标志着大模型的进步。市场上主流新能源汽车的智驾系统大多处于 L2 或 L3 级别，萝卜快跑则迈进 L4 级别。科技创新可能导致成千上万的人失业，是否过于残酷和冰冷？接触多种 Agent 产品，如 FastGPT、Coze、Dify，它们基于工作流编排，是大型模型输出不稳定和多轮对话调用成本的妥协。我坚信动态规划和执行任务的能力才是未来。参考 Semantic Kernel 实现了支持 ReAct 模式的 Planner。
主张小模型结合插件推进 AI 服务本地化，平衡技术和成本，避免永无休止的百模大战。GraphRAG 知识图谱结合大模型虽好，构建成本相对较高，费用在5到10美元。使用阿里的 Qwen2-7B 模型支持任务规划、参数提取，Ollama 推理速度较慢。Agent 反思功能依赖多轮对话，效果受上下文长度影响。使用 OpenAI、Moonshot 等服务，TPM/RPM 通常不高，难以满足 Agent 运行需求。Agent 的 token 消耗量在任务导向下是一笔不小的开销。
调试过程中，我将 OpenAI 和 Moonshot 用至“欠费”，转向更为经济的 DeepSeek。有人抱怨生成答案时间变长，这在 Agent 中同样存在。大模型观察当前结果，尝试使用不同工具解决问题，但往往耗费时间和金钱，未能得到满意答案。关键推理能力来自模型本身，提示词只是锦上添花。面对完全未知事物，这一切有何意义？以电商业务为例，数据链路长、涉及多个微服务，难以满足强一致性和低延迟。这一道理同样适用于 Agent，动态规划和人工编排的工作流，接受可能耗费大量时间的现实。对于 RAG 这样的检索型任务，需要平衡检索精度和响应时间。
接入日期/时间、天气预报、新闻报道、搜索引擎、网络爬虫等工具后，感觉一切索然无味，大模型不再像原来那样“开朗”，甚至变得不苟言笑起来。它变成了合格的“工具人”，但是否应该这样修饰？一切的元兇在于外部知识“污染”了它的先验知识，它并不比市面上的 AI 助手强大多少。
Text2SQL 实践将大型模型与关系型数据库连接，实现 Agent 后发现 RAG 是一个工具，广义的 RAG 并非局限于向量数据库，可以扩展到搜索引擎、知识图谱、第三方 API、数据源等。大模型可以从数据库读取信息，掌握广泛数据源。SQL 和 Python、C# 等编程语言类似，属于代码生成范畴，SQL 更简单。Text2SQL 技术让大模型生成 SQL 语句，从大模型到数据库的链路打通。实现步骤包括获取数据库 Schema，了解表和字段，通过代码生成 Schema 信息，将 Schema 作为参数传入提示词模板。实现后，用户给出查询，大模型生成 SQL 语句执行，返回结果，最后生成最终答案。面对复杂查询，大模型力不从心，出现各类问题。总的来说，Text2SQL 虽有不足，但让大模型连接关系型数据库成为可能。技术不应成为普通人使用和学习的门槛，应该让万物与大模型连接，成为不可或缺的基础设置。
对效率的反思，追求效率最大化，技术编织的“效率提升”陷阱。聊天软件方便沟通，但难以理解对方想法，信息处理效率提升，但世界变得不那么真实。算法将人们关进信息茧房，外卖员时间压缩，开发周期缩短。新的技术带来机遇，但真正追求的效率应该让人感到幸福。无人驾驶、生成式 AI 虽然正确，但不一定带来幸福感。实现 Agent 后，发现价值有限，AI 满足情绪需求，人类依然需要主动推导答案。文章小结：文章内容与标题联系松散，难以整理清晰知识体系。面对大量碎片化信息，难以在短时间内整理，技术进步带来便利，也带来了内卷和不幸福感。文章试图表达的远不止 Text2SQL，但只能找到这个话题。在职场中，为员工设置障碍以确保工作量，是职场中的潜规则。技术没有立场，真正推动效率的始终是人。文章反思效率提升对人类的负面影响，寻求更人性化、幸福感更高的效率模式。