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2.5 KiB
TypeScript
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import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
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import { SqlGenerationRequest } from "../types";
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const generateSqlPrompt = (data: SqlGenerationRequest): string => {
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return `
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你是一名世界级的数据库架构师和SQL专家。请根据以下提供的信息，编写一个精确、高效的 SQL 查询语句。
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### 1. 目标数据库类型
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**${data.databaseType}**
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(请严格遵守该数据库的方言规范，包括引号使用、函数名称、分页语法、字符串连接方式等)
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### 2. 业务表结构与字段说明
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${data.tableStructure}
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### 3. 字典表信息 (用于代码转义)
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${data.dictionaryData}
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### 4. 查询需求
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${data.requirement}
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### 任务要求：
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1. **自动关联**：根据表结构和字典表，自动构建 JOIN 语句。
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2. **字典翻译**：需求中提到的字段如果需要字典翻译（例如：政治面貌、国籍等），请务必关联字典表，取出对应的中文名称（Label/Value）。
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3. **输出格式**：只返回一段纯净的 SQL 代码，不需要 markdown 标记（如 \`\`\`sql），不需要解释文字。
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4. **命名规范**：使用清晰的表别名（Alias），例如 main_table 为 t1, dict_table 为 d1 等。
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5. **语法兼容**：针对 **${data.databaseType}** 进行优化。例如：
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- 如果是 Oracle，请注意字段通常大写，使用双引号处理特殊列名，日期处理使用 TO_DATE/TO_CHAR。
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- 如果是 MySQL，使用反引号 (\`) 处理列名。
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- 如果是 SQL Server，使用 [] 处理列名，注意 TOP 语法。
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`;
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};
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export const generateSql = async (requestData: SqlGenerationRequest): Promise<string> => {
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try {
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const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.API_KEY });
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// Using gemini-2.5-flash for speed and good reasoning capabilities on coding tasks
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const response = await ai.models.generateContent({
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model: 'gemini-2.5-flash',
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contents: generateSqlPrompt(requestData),
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config: {
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thinkingConfig: { thinkingBudget: 0 }, // Disable thinking for faster direct response
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temperature: 0.2, // Lower temperature for more deterministic code generation
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}
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});
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let sql = response.text || '';
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// Clean up potential markdown formatting if the model adds it despite instructions
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sql = sql.replace(/^```sql\n/, '').replace(/^```\n/, '').replace(/\n```$/, '');
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return sql.trim();
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} catch (error) {
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console.error("Error generating SQL:", error);
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throw new Error("生成 SQL 失败，请检查 API Key 或网络连接。");
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}
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};
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