目录

一、结构化数据（传统数据库）与 NL2SQL

（一）从自然语言到 SQL 生成（NL2SQL）

（二）RAG 与结构化数据检索：Structured RAG

二、知识图谱与 RAG 的融合

（一）为什么引入知识图谱

（二）图数据库与 NL2Cypher

（三）如何构建图知识库

1. 数据源分析与语义建模

2. 实体与关系抽取（Entity & Relation Extraction）

3. 构建三元组与属性图结构

4. 从关系数据库到图知识库：Rel2Graph 的代表性思路

5. 图数据库存储与索引

6. 面向 RAG 的图知识库设计原则

三、推动多源 RAG 的关键挑战

（一）Schema 理解与提示设计

1. 为什么 Schema 理解如此关键

2. 提示设计的策略

（二）多数据源融合

1. 异构数据融合的难点

ER-RAG：统一异构数据检索的框架

2. 典型实现细节与策略

（三）结果校验与安全控制

1. 权限校验（Access Control）

2. 语法与逻辑验证

3. 成本估计（Cost Estimation）

4. 执行审计与回溯

5. 沙箱机制

（四）小结

四、总结与展望

参考文章链接

干货分享，感谢您的阅读！

在传统的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）体系中，检索阶段通常针对文本语料构建向量索引，通过相似度检索获得上下文，再由大模型生成自然语言回答。这样的方法对文本文档非常有效，但现实世界中的知识远不止非结构化文本。企业数据常以关系型数据库、时序数据、统计表格、知识图谱等结构化和图结构化的形式存在，这些数据源中蕴含的洞察正是提升智能问答与决策支持系统能力的关键。

我们将讨论如何将这些非文本数据源系统性地纳入 RAG，介绍相关技术、挑战与发展趋势。

一、结构化数据（传统数据库）与 NL2SQL

（一）从自然语言到 SQL 生成（NL2SQL）

NL2SQL（Natural Language to SQL）是指将用户的自然语言查询自动翻译成可执行的 SQL 语句，并在结构化数据库中运行以获取数据结果。这一步骤的核心是理解用户意图并生成符合数据库 schema 的正确查询。大模型在这类任务中表现出色，尤其是在单表查询与简单统计（如 SUM／AVG）场景。然而，当涉及多表 Join、复杂过滤和嵌套子查询时，生成 SQL 的准确性会显著下降，尤其是在缺少良好 schema 表示和提示词设计的情况下。

行业中常用Spider数据集对模型的 NL2SQL 生成能力进行评估，这是一个跨数据库、多模式查询的标杆数据集。CSDN博客

此外，最新的研究工作（如 DeKeyNLU）展示了通过任务分解和关键词提取提升 NL2SQL 性能，并结合 RAG Pipeline 进一步提高 SQL 生成精度。arXiv

（二）RAG 与结构化数据检索：Structured RAG

传统 RAG 无法直接利用结构化数据，原因包括：

• 向量化检索难以表达表格中的列间关系；

• 用户语义可能难以映射到数据库结构；

• 聚合函数（Group By／Sum 等）语义丢失。

为解决这些问题，出现了所谓Structured RAG架构，它通过集成数据库 schema、元数据和大语言模型生成 SQL，然后执行获取结果。生成 SQL 的 Pipeline 通常包括预处理、生成与执行三个阶段，并结合 schema、示例数据进行提示增强，以提高查询质量和执行正确性。阿里云开发者社区

Structured RAG 并非简单把表数据硬编码到向量数据库，而是在检索过程中智能利用 schema 结构与上下文，使输出语义与数据库结构一致。

二、知识图谱与 RAG 的融合

（一）为什么引入知识图谱

知识图谱将结构化信息表示为实体与关系的图，使得复杂关联关系和多度跳转查询变得高效。

例如在企业知识库、产品属性网络、期刊引用网络等场景中，图结构能自然表达连接模式和实体关系，这在传统 SQL 表模型中较难直接体现。知识图谱极大地扩展了 RAG 的“检索背景”，不仅支持短文本匹配，更支持跨实体链接、路径推理等查询需求。

（二）图数据库与 NL2Cypher

对于图数据源（如 Neo4j），自然语言查询需要被转译为特定的图查询语言（如 Cypher）。与 NL2SQL 类似，这种自然语言到 Cypher 的映射对模型提出了更高要求，因为图结构的多跳关系与语义复杂性更高。

图增强 RAG（Graph-RAG）就是在此背景下提出的一种方案。GraphRAG 将知识图谱与向量检索相结合，允许系统先在图结构中进行多跳关系检索，再将结果补充到生成阶段，从而为用户提供更准确、基于关系链的信息响应。社区实践表明这样的组合在复杂问答中能显著改善事实一致性和多步推理能力。Reddit

（三）如何构建图知识库

将知识图谱纳入 RAG 体系之前，首先需要回答一个工程与建模层面的核心问题：图知识从何而来，又应如何构建，才能既忠实表达原始数据语义，又能被大模型高效检索和利用。在实践中，图知识库的构建并非单一技术步骤，而是一个覆盖数据建模、信息抽取、图结构生成与存储的系统工程。

从整体流程上看，构建知识图谱通常包括以下几个关键阶段。

1. 数据源分析与语义建模

知识图谱的起点并不是“画图”，而是对原始数据语义的抽象建模。在企业和工业场景中，常见的数据源包括：

• 关系型数据库（MySQL、PostgreSQL 等）

• 半结构化数据（JSON、日志、配置数据）

• 非结构化文本（文档、说明书、知识库文章）

在这一阶段，需要明确以下问题：

• 哪些对象应被建模为“实体”（Entity）

• 哪些字段或属性应被建模为实体属性（Property）

• 哪些外键、引用或业务关联应被建模为“关系”（Relation）

这一步本质上是从“数据结构”上升到“语义结构”，其质量直接决定后续图推理和多跳检索的效果。

2. 实体与关系抽取（Entity & Relation Extraction）

在明确语义模型后，需要将真实数据实例映射到图结构中。不同数据源的抽取方式存在显著差异：

• 结构化数据：实体、属性与关系通常可直接从表结构、主键和外键中映射得到，抽取过程高度自动化。

• 非结构化文本：通常依赖 NLP 或大模型进行实体识别、关系抽取，构建三元组（subject–predicate–object）。

对于 RAG 场景而言，抽取阶段的一个重要目标是减少信息丢失。如果实体粒度过粗，图将难以支持精细查询；如果粒度过细，又会导致图规模膨胀，影响检索效率。

3. 构建三元组与属性图结构

抽取完成后，信息通常以以下两种形式之一组织：

• RDF 风格的三元组图（Entity–Relation–Entity）

• 属性图（Property Graph）：节点和边均可携带属性

在工业界，尤其是在 Neo4j 等图数据库中，更常采用属性图模型，因为它在表达复杂业务属性、时间信息和统计字段时更为灵活。

属性图的优势在于：

• 能保留结构化字段（数值、时间、状态等）

• 能直接支持图算法（路径搜索、中心性分析、社区发现）

• 更易与下游 NL2Cypher、Graph-RAG 框架结合

4. 从关系数据库到图知识库：Rel2Graph 的代表性思路

在已有大量结构化数据的前提下，如何避免重复建模成本，并保证图查询与原 SQL 查询在语义上的一致性，是一个关键研究问题 。arXiv

Rel2Graph 正是在这一背景下提出的代表性工作。该研究提出了一种自动化方法，将关系型数据库映射为统一的属性知识图（Property Knowledge Graph），并重点评估了两者在查询层面的等价性。

其核心思想包括：

• 将表中的行映射为实体节点

• 将主键、外键关系映射为图中的边

• 将表字段映射为节点或边的属性

• 保证在图上执行的查询，在语义上与原 SQL 查询结果一致

更重要的是，Rel2Graph 并不仅仅停留在“结构映射”层面，而是通过实验验证：
在知识图上执行图查询（如路径匹配、关系遍历）可以覆盖甚至扩展传统 SQL 查询的表达能力，从而为复杂关联分析提供新的计算视角。

这一工作为“以数据库为核心的数据资产如何自然过渡到图 + 大模型时代”提供了清晰的工程路径，也为 Structured RAG 与 Graph-RAG 的结合奠定了基础。

5. 图数据库存储与索引

完成图结构构建后，通常需要将其导入图数据库（如 Neo4j、JanusGraph 等）进行持久化存储。此阶段关注的重点包括：

• 节点与关系的索引策略

• 高频查询路径的优化

• 与向量索引（Embedding）的混合使用

在 RAG 系统中，常见做法是将图结构用于关系检索与约束过滤，而将向量检索用于语义召回，二者协同工作。

6. 面向 RAG 的图知识库设计原则

为了让图知识库真正服务于 RAG，而非成为“展示型工程”，在设计时通常需要遵循以下原则：

• 图结构应服务于问题推理，而不仅是数据展示

• 实体命名、关系定义需尽量贴近自然语言

• 重要实体和关系应可被大模型稳定引用和理解

• 图规模需与查询性能、推理复杂度保持平衡

构建图知识库并不是简单地“把数据变成图”，而是一次从数据建模到智能推理的结构性升级。以 Rel2Graph 为代表的研究表明，关系型数据库与图知识库并非对立，而是可以通过自动化映射实现语义一致、能力互补。这样的图知识库，正是下一代 RAG 系统支持复杂关系推理与跨结构查询的重要基础。

三、推动多源 RAG 的关键挑战

尽管从文本检索到结构化数据与图数据的扩展具有极大的潜力，但要将这些理念落地到企业级应用仍面临一系列关键挑战。主要集中在：

• 如何理解 Schema 并生成高质量自然语言到查询语言的映射；

• 如何在多种异构数据源之间进行一致且高效的融合；

• 如何保证自动执行查询的安全性与结果正确性。

以下是每项挑战的详细解析。

（一）Schema 理解与提示设计

核心问题：自然语言查询转换为结构化查询语言（例如 SQL、Cypher）的质量在很大程度上依赖于两个因素：

• 准确理解目标数据源的结构（Schema）

• 设计合适的提示工程（Prompt Engineering）以引导大模型生成语义正确的查询语句

在结构化与图数据场景下，这两者都比传统文本检索复杂得多。

1. 为什么 Schema 理解如此关键

关系型数据库或图数据库都有自己独特的 Schema 结构：

• 对于关系型数据库，Schema 包括表名、字段类型、主键/外键关系等；

• 对于图数据库（如 Neo4j），需要理解实体节点类型、边类型及其属性。

如果 Schema 信息不准确或不完整，大模型就无法正确判断用户意图应该映射到哪个实体、哪些属性或哪些关系上。这会导致生成的 SQL/Cypher 语句错误，最终检索到无效或错误的数据。为了解决这一问题，常见策略包括：

• 提供明确 Schema 说明作为上下文

  明确将表的 CREATE 语句、字段说明等作为提示的一部分，类似提供“数据库地图”。这样模型就有语义基础来生成有效查询语句。CSDN博客

• 限制模型可视化的命名空间

  当数据库非常大时，直接传递整个 Schema 会超出 token 限制。解决方案包括预过滤与语义检索 Schema 片段，然后只将相关部分传给模型。Reddit

• Few-Shot 示例与高质量模板

  使用预先收集的自然语言查询与正确 SQL/Cypher 对作为示例给予模型，通过提示专门示例来促使其生成逻辑更清晰的查询结构。

2. 提示设计的策略

有效提示设计必须兼顾以下几类信息：

• Schema 描述 + 样例=> 提供数据结构的真实语义；

• 查询约束约定=> 如何处理聚合、分组、排序等复杂操作；

• 错误约束指引=> 提示模型避免常见错误，如悬空关联（无 Join 条件）、字段歧义等。

另一个有效技巧是分步骤提示：

• 首先让模型输出一个抽象的查询计划或逻辑步骤；

• 然后根据计划逐步生成最终 SQL/Cypher。

这种分解策略能降低生成错误的概率。

（二）多数据源融合

核心问题：现实场景下，一个用户查询往往跨越多种不同的数据源，例如：

• 结构化数据库（SQL）

• 知识图谱（Graph DB）

• 文本文档集合

• 实时 API 或 NoSQL 数据库

如何高效统一这些异构数据源，是多源 RAG 系统必须解决的核心挑战。

1. 异构数据融合的难点

不同数据源的检索与查询机制本质上截然不同：

• SQL 数据库：依赖索引与 Join 操作进行结构化查询；

• 图数据库：以关系路径和图遍历为主；

• 向量数据库：依赖语义相似度进行近似匹配。

统一这些不同检索机制要求对每个数据源都有一个标准化的访问接口，并能够在用户完全不区分底层数据源的情况下进行智能路由与组合查询。

这就引出一种典型的解决方案框架，例如ER-RAG：

ER-RAG：统一异构数据检索的框架

ER-RAG 提出了一种统一多源检索机制的结构，其核心思想如下：

• 基于实体关系（ER）模型设计统一 API
  将所有数据源中的实体和关系抽象到 ER 层级，并提供统一的 GET 与 JOIN 操作 API 供大模型使用。

• 两阶段生成机制

  • 源选择与偏好优化：确定哪个数据源最有可能包含查询所需的证据；

  • Schema 引导的 API 链构建：根据选定的数据源 Schema 自动构建 API 调用链。

ER-RAG 不再让模型直接输出 SQL/Cypher，而是通过 ER 抽象层与统一访问接口来降低数据源复杂度，使得跨多个异构系统的查询集成更可靠且可优化。arXiv

2. 典型实现细节与策略

为了让多源融合系统有效工作，工程上通常需要以下策略：

• 多源优先级与动态路由

  系统需判断查询更可能在哪里被满足，例如先尝试结构化数据库、再尝试图数据库或文档向量索引。

• 查询分解与链路生成

  当一个自然语言查询涉及多个数据源时，可以使用 LLM 进行语义分解，将查询拆成多个子查询，然后分别在各自数据源执行。

• 结果聚合与冲突解决

  多源返回的数据往往不一致或异构，系统必须制定聚合规则，例如最近更新时间优先、结构化优先、或基于来源可信度的加权融合。

• 动态 Schema 与源变化支持

  如果底层数据源更新（增加表、变化字段），系统需自动更新 Schema 表示并更新提示内容。

（三）结果校验与安全控制

核心问题：自动执行由大模型生成的 SQL/Cypher 语句存在深刻风险：

• 可能访问敏感或受限数据

• 可能执行代价高昂的查询（如全表扫描）

• 可能在动态环境中产生不可预期的结果

因此，系统必须在生成前、执行前与执行后都进行严格审查与控制。

1. 权限校验（Access Control）

执行每条自动生成的查询前，必须检查当前会话或用户是否具备访问对应数据集/字段的权限。这一措施常见于企业数据平台与 BI 工具中，用于防止越权访问。TechRadar

2. 语法与逻辑验证

在执行前对模型生成的 SQL/Cypher 做静态分析，例如：

• 检查 Join 条件是否完整；
• 是否存在潜在的无限循环图遍历；
• 是否存在全表扫描风险；
• 是否缺乏必要的过滤条件。

3. 成本估计（Cost Estimation）

通过数据库或查询引擎的执行计划（Explain Plan），检查查询成本。一旦预计代价过高，应拒绝执行或提示优化建议。

4. 执行审计与回溯

对所有自动查询进行审计日志记录，包括输入自然语言、生成语句、执行结果等，便于事后分析与责任追踪。

5. 沙箱机制

使用受限执行环境模拟查询运行，例如使用只读模式、限制返回行数、禁用写入操作等，先确认查询不会有破坏性副作用。

（四）小结

这些挑战不仅是技术实现层面的难题，也是企业级部署中对可靠性、合规性与可解释性的基本要求。在设计高级 RAG 系统时，这些内容应作为架构核心模块而非次要附加项。

四、总结与展望

从简单的文档检索到跨结构化与图数据的深度检索，RAG 正在向一个更通用、更强大的知识集成框架演进。通过引入 NL2SQL、NL2Cypher，结合知识图谱与向量检索的混合检索策略，我们可以构建面向业务复杂查询、统计计算与多步推理的智能问答系统。

未来的方向值得关注：

• 更强的跨域 NL2SQL／NL2Cypher 模型；

• 异构数据源统一抽象接口设计；

• 更高效的图与向量混合索引机制；

• 可解释性与安全性保障的生成型系统。

参考文章链接

1. Rel2Graph: Automated Mapping From Relational Databases to a Unified Property Knowledge Graph—https://arxiv.org/abs/2310.01080arXiv

2. ER-RAG: Enhance RAG with ER-Based Unified Modeling of Heterogeneous Data Sources—https://arxiv.org/abs/2504.06271arXiv

3. DeKeyNLU: Enhancing Natural Language to SQL Generation through Task Decomposition and Keyword Extraction—https://arxiv.org/abs/2509.14507arXiv

4. Spider: A Large-Scale Human-Annotated Dataset for Complex and Cross-Domain Text-to-SQL Task—https://yale-lily.github.io/spiderCSDN博客

5. 基于大模型的 NL2SQL 结构化数据查询架构实践（阿里云开发者社区）—https://developer.aliyun.com/article/1622408阿里云开发者社区

6. LLM & RAG & text2sql 博客解析—https://blog.csdn.net/yjh_SE007/article/details/141332079CSDN博客

7. 知识图谱调研与 RAGFlow 综述—https://blog.csdn.net/qq_55461119/article/details/149800788CSDN博客

8. 知识图谱本体生成与 RAG 结合（OntoRAG）—https://blog.csdn.net/TgqDT3gGaMdkHasLZv/article/details/152746895CSDN博客

9. Spider Dataset 官网与任务说明—https://github.com/taoyds/spiderCSDN博客

10. 文本到 SQL（Text-to-SQL）技术栈实践指南— https://github.com/ai-nlp-club/text2sql-tutorial