环境准备

数据库版本：Oracle 26c（需配置AI模型）

创建员工表：

CREATE TABLE employees (
  emp_id NUMBER, emp_name VARCHAR2(50), department VARCHAR2(50), salary NUMBER
);

加载示例数据并训练模型：

INSERT INTO employees VALUES (1, 'Alice', 'HR', 5000);
...
EXEC DBMS_AI_NLP.TRAIN_QUERY_PARSER(table_name => 'EMPLOYEES');

2. 实战操作

启用自然语言查询接口：

SET NLS_AI_QUERY_PARSER ON;

执行自然语言查询：

SELECT * FROM employees WHERE NLS_AI_QUERY('查询HR部门薪资高于6000的员工');

或直接通过PL/SQL调用解析：

DECLARE
  query_sql VARCHAR2(200);
BEGIN
  query_sql := DBMS_AI_NLP.PARSE_QUERY('列出所有薪资排名前10的员工');
  EXECUTE IMMEDIATE query_sql;
END;

3. 验证与扩展

测试复杂查询（如“按部门分组统计平均工资，仅显示薪资中位数高于5000的部门”）；

调整模型精度（通过 DBMS_AI_NLP.TUNE_PARSER）。

4. 总结自然语言搜索降低数据访问门槛，结合生成式AI提升查询准确性，适用于数据分析平台或BI工具集成。

ITPub博客

Oracle 26Ai自然语言搜索实战：基于生成式AI的数据库查询