《JBoltAI 框架：Text2Sql 与 Text2Json 助力企业数据处理》

Text2Sql 与 Text2Json：JBoltAI 框架的结构化数据生成功能

在企业数据处理场景中，非结构化信息与结构化系统的 “断层” 始终是效率瓶颈 —— 业务人员需依赖技术人员将自然语言需求转化为数据库查询语句，非结构化文档中的关键信息需人工录入系统才能实现数字化流转。JBoltAI 框架通过 Text2Sql 与 Text2Json 两大核心功能，以 AI 驱动的结构化数据生成能力，打破了这一壁垒，让数据处理从 “技术依赖” 转向 “业务自主”。

Text2Sql：自然语言与数据库的 “翻译官”

企业经营中，业务人员常面临 “想查数据却写不出 SQL” 的困境。Text2Sql 功能借助 JBoltAI 框架封装的大模型推理与编码能力，实现自然语言到数据库可执行 SQL 语句的自动转换，让 “用说话的方式查数据” 成为现实。

其核心逻辑在于，框架通过 Function 注册中心关联数据库元数据（表结构、字段含义、关联关系等），AI 模型基于这些信息解析自然语言意图，结合 SQL 语法规则生成精准查询语句。例如，当业务人员提出 “查询近三个月各区域的销售额排名”，Text2Sql 可自动生成包含 WHERE 条件、GROUP BY 分组及 ORDER BY 排序的 SQL 语句，并支持直接执行与结果返回。

在技术实现上，Text2Sql 依托 JBoltAI SDK 的多模型兼容能力，适配 DeepSeek、OpenAI、文心等主流大模型，结合数据库辅助设计工具对生成的 SQL 进行语法校验与优化，确保语句的准确性与执行效率。这一功能不仅降低了业务人员与数据库的交互门槛，更让数据分析响应速度大幅提升，尤其适用于销售分析、库存盘点等高频数据查询场景。

Text2Json：非结构化数据的 “结构化萃取器”

企业运营中积累的 PDF 报告、Word 合同、邮件正文等非结构化数据，蕴含着客户信息、交易条款等关键价值，但因其格式零散难以直接被系统识别。Text2Json 功能通过 AI 自然语言理解能力，对非结构化数据进行智能萃取与结构化转换，输出标准化 JSON 格式，实现 “文档信息自动入系统”。

其处理流程涵盖三个核心环节：首先通过 JBoltAI 的文件处理引擎提取文本内容，支持 PDF 多页解析、Word 表格识别、图片 OCR 文字提取等；随后利用大模型对文本进行语义分析，识别实体（如日期、金额、联系人）、关系（如合同甲方与乙方）及属性（如订单状态、产品型号）；最后按照预设或动态生成的 JSON schema，将提取的信息映射为结构化字段，输出可直接被业务系统调用的数据格式。

例如，一份混杂文字与表格的采购合同，经 Text2Json 处理后，可自动生成包含 “供应商名称、采购物品、数量、单价、交货日期” 等字段的 JSON 数据，直接对接 ERP 系统完成入库登记。这一过程无需人工录入，既减少误差又提升效率，在供应链管理、客户信息整合等场景中价值显著。

技术支撑：框架能力的协同与落地

Text2Sql 与 Text2Json 的高效运行，离不开 JBoltAI 框架的全链路技术支撑。在底层，事件驱动架构支持异步处理数据转换任务，避免长时操作阻塞系统；资源池化管理确保大模型调用、数据库连接等资源的稳定分配，适应高并发场景；插件化设计则允许针对特定行业（如金融、制造）的数据源特性，定制化训练模型，提升转换精准度。

在应用集成上，两大功能可通过可视化编排工具与其他能力联动：Text2Sql 生成的查询结果可经智能分析组件生成决策建议，Text2Json 输出的结构化数据可直接触发智能生单、自动填表等流程。例如，在财务报销场景中，OCR 识别的发票信息经 Text2Json 转换为结构化数据后，可自动调用 Text2Sql 查询报销标准，完成金额校验与流程触发。

企业价值：从 “数据孤岛” 到 “流程贯通”

Text2Sql 与 Text2Json 并非孤立功能，而是 JBoltAI 框架推动企业数据流转效率升级的关键节点。前者让业务人员从 “技术依赖” 中解放，实现数据查询自主化；后者让非结构化数据 “活起来”，成为系统可直接使用的数字资产。二者协同，不仅缩短了数据从产生到应用的链路，更支撑了智能分析辅助决策、企业软件数智化改造等深层场景。

对于企业而言，这种结构化数据生成能力意味着：销售可实时自助查询业绩数据，无需等待技术部门排期；客服能快速将客户邮件中的需求转换为系统工单，提升响应速度；管理者可通过自然语言获取跨部门数据汇总，加速决策进程。在数智化转型中，Text2Sql 与 Text2Json 正成为连接 “业务需求” 与 “系统能力” 的桥梁，让数据真正成为驱动效率提升的核心动力。