一种可用于提高基于大模型实现数据库查询准确率的方法

本发明公开了一种可用于提高基于大模型实现数据库查询准确率的方法，涉及人工智能领域，对目标数据库按照业务场景进行划分，构建多个数据查询主题，并针对每个数据查询主题建立对应的数据查询工具，同时基于数据库中各数据表的DDL信息生成库表摘要文件，库表摘要文件包括表编码、表名称、表概述、关联表及必要表信息。本发明通过数据查询主题划分及库表摘要结构化表达，使大模型能够准确定位相关数据表并生成正确SQL，从而提升复杂查询场景下的准确性与稳定性；同时通过数据查询工具与工具摘要设计，将查询过程转为意图驱动决策，减少对向量数据库及嵌入模型的依赖，降低系统复杂度与建设成本，提升工程应用与推广价值。