# NEU-NLPtoDataBase
### 项目详细介绍视频:https://github.com/yu2256140203/NEU-NLPtoDataBase/blob/main/NLPtoDataBase_Display.mp4
<br/>基于Aliyun通义千问的自然语言交互数据库<br/>
项目基础介绍:<br/>
前端开发:使用Vue+Vuetify框架,实现用户界面的设计和交互,以及Azure语音转文字的功能。<br/>
后端开发:使用Springboot框架,实现用户需求的接收和处理,以及数据库的调用和返回。<br/>
大语言模型:使用阿里云通义千问的API,实现用户自然语言和SQL语句的相互转换,以及数据库结果的自然语言生成。<br/>
Azure语言服务:使用语音转文字和文字转语音的功能,将用户和项目之间的交互更加具有便捷性。<br/>
## 1. Vue前端开发
### 1.1 技术方案
  使用Vue框架,利用其组件化、响应式和路由等特性,构建一个单页面应用,提高用户体验和开发效率。使用Vuetify框架,利用其提供的丰富的UI组件,如按钮、输入框、对话框、表格、图标等,快速搭建一个美观和符合Material Design规范的界面。使用Azure语音服务,利用其提供的语音转文字的功能,实现用户通过语音输入自然语言需求,以及通过语音播放自然语言结果的功能。 <br/>
  本页面通过语音或文字输入自然语言需求,然后查询数据库的数据,并返回结果。它使用了Vue.js框架和Vuetify组件库,以及微软的语音服务和阿里云的通义千问API。可以在输入框中输入你想要查询的内容,或者点击麦克风按钮,使用语音输入。可以点击提交按钮,发送你的查询,然后看到表格中的结果,以及听到语音播放的结果。通过导入microsoft-cognitiveservices-speech-sdk和axios库,使用了微软的语音服务和axios的HTTP请求功能。在data属性中,定义了一些变量,用来存储用户的输入、输出、语音配置、语音识别器和语音合成器等对象。在methods属性中,定义了两个方法,分别是toggleSpeechRecognition和submitQuery。<br/>
  toggleSpeechRecognition方法用来切换语音识别的状态,如果是关闭的,就开启语音识别,并将识别到的结果显示在输入框中;如果是开启的,就关闭语音识别,并保留输入框中的文字。<br/>
  submitQuery方法用来提交查询,它会使用axios发送一个get请求,将输入框中的文本作为参数,向一个本地服务器请求数据。如果请求成功,就将返回的结果赋值给result变量,并调用语音合成器的speakTextAsync方法,将result_database_nlp转换为语音并播放出来;如果请求失败,就将错误信息赋值给result变量。在created钩子函数中,设置了语音配置的语言为中文,并创建了一个语音合成器对象,用来将文本转换为语音。<br/>
### 1.2实验结果分析
  通过浏览器访问前端页面,可以看到一个简洁和友好的用户界面,包括一个标题栏、一个输入框、一个按钮和一个输出表格。<br/>
  在输入框中,用户可以通过键盘输入自然语言需求,也可以通过点击按钮,启动语音转文字的功能,通过麦克风输入自然语言需求。<br/>
  在输出框中,用户可以看到自然语言需求对应的数据库返回的结果,同时通过扬声器播放自然语言结果。<br/>
  通过测试不同的自然语言需求,可以看到前端页面能够正常地与后端和大语言模型进行交互,实现用户需求的转换和查询,以及结果的展示和播放。<br/>
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## 2.Springboot后端开发
### 2.1 技术方案
  使用Springboot框架,利用其提供的依赖注入、自动配置、嵌入式服务器等特性,快速搭建一个轻量级的后端服务,简化开发和部署的过程。使用Spring MVC模块,利用其提供的注解、拦截器、异常处理等机制,实现用户需求的接收和处理,以及数据库的调用和返回。<br/>
  使用MyBatis框架,利用其提供的映射器、动态SQL、缓存等功能,实现数据库的连接和操作,以及数据的封装和传输。<br/>
  qwenConfig类:设置配置类,用于定义一些公共的变量和方法,以便在其他地方调用。<br/>
  callWithMessage方法:静态方法,用于调用阿里云通义千问的API,实现自然语言和SQL语句的相互转换,以及数据库结果的自然语言生成。该方法接收一个字符串参数,即用户的自然语言需求,返回一个字符串,即系统的自然语言结果。<br/>
  question方法:用于生成一句SQL语句,根据用户的自然语言需求,查询数据库表student的结构和数据。该方法接收一个字符串参数,即用户的自然语言需求,返回一个字符串,即对应的SQL语句。<br/>
  database_to_nlp方法:生成一句自然语言,根据数据库返回的查询结果,解释数据库表student的结构和数据。该方法接收一个字符串参数,即数据库的查询结果,返回一个字符串,即对应的自然语言。<br/>
### 2.2实验结果分析
  通过Postman工具,模拟前端发送不同的自然语言需求,可以看到后端服务能够正常地接收和处理请求,以及返回响应。<br/>
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/bb728a69f25d4043b5abe936b2221e1c.png)
  通过查看后端日志,可以看到后端服务能够正常地调用阿里云通义千问的API,实现用户自然语言和SQL语句的相互转换,以及数据库结果的自然语言生成。<br/>
  通过查看数据库,可以看到后端服务能够正常地执行SQL语句,实现数据库的查询和更新,以及数据的返回,以下是“查询所有学生”得到的查询结果:<br/>
[<br/>
{id=2301988, name=余德华, age=22, class=计硕2305}, <br/>
{id=2301234, name=赵毅, age=20, class=计硕2305}, <br/>
{id=2301987, name=于金垒, age=22, class=计硕2305}, <br/>
{id=2301999, name=张校铭, age=21, class=计硕2305}<br/>
]<br/>
## 3.Aliyun通义千问大语言模型
### 3.1 技术方案
  使用阿里云通义千问的API,利用其提供的大语言模型,实现用户自然语言和SQL语句的相互转换,以及数据库结果的自然语言生成。<br/>
  使用messages参数,传入用户的自然语言需求,以及系统的角色和内容,调用通义千问的大语言模型,获取返回的message对象,其中包含系统的角色和内容,即对应的SQL语句。<br/>
  使用prompt参数,传入数据库的结果,调用通义千问的大语言模型,获取返回的text对象,即对应的自然语言结果。<br/>
### 3.2 实验结果分析
  通过阿里云DashScope控制台,可以看到通义千问的API的调用情况,包括调用次数、输入输出的令牌数、响应时间等。<br/>
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  通过比较不同的自然语言需求和SQL语句,可以看到通义千问的大语言模型能够准确地理解用户的意图,生成合理的SQL语句,实现用户需求的转换。<br/>
  通过比较不同的数据库结果和自然语言结果,可以看到通义千问的大语言模型能够流畅地生成自然语言,表达数据库的结果,实现结果的生成。<br/>
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