本文从工程视角剖析Text2SQL与RAG的本质区别：Text2SQL解决确定性结构查询问题，通过自然语言到SQL的精确翻译返回固定结果；RAG解决不确定性知识检索问题，通过相似度检索和生成回答。Text2SQL失败显性易检测，RAG失败则是隐性幻觉。二者并非上下级关系，而是适用于不同场景，成熟系统常通过意图识别进行路由组合，关键在于区分问题是结构化查询还是语义理解。

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这两年，只要你简历里写了“做过 RAG”或者“做过企业问答系统”，面试官几乎一定会顺手追问一句：那 Text2SQL 和 RAG，你怎么选？它们的本质区别是什么？

很多同学的第一反应是：

• Text2SQL 是查数据库
• RAG 是查文档

听起来没错，但这个答案基本只能拿到“及格分”。

因为在真实工程里，这两个系统的差异不在形式，而在设计哲学。

今天这一篇，我不讲概念对比，也不画大而空的架构图，我就从工程视角，把 Text2SQL 和 RAG 的本质差异掰开揉碎讲清楚。你看完之后，再遇到这个问题，基本可以稳稳答完。

unsetunset一、先给结论：Text2SQL 和 RAG 解决的是两类完全不同的问题unsetunset

我先把结论放前面：Text2SQL 解决的是“确定性结构查询问题”，RAG 解决的是“不确定性知识检索问题”。

它们不是谁替代谁，而是各自适合完全不同的输入和输出形态。

如果你把这两件事混在一起做，项目几乎必翻车。

unsetunset二、从“输入”开始看，两者已经分道扬镳unsetunset

我们先从用户输入看。

Text2SQL 的输入是什么？

Text2SQL 的输入，本质是：

一个可以被映射到“结构化字段”的问题。

比如：

• 市值最大的 5 只银行股
• PE 低于 10 的股票有哪些
• 2024 年 ROE 最高的公司

这些问题有一个共同点：

• 指标明确
• 条件明确
• 结果是一个集合或排序

哪怕用户说的是自然语言，但背后一定能拆成字段 + 条件 + 聚合。

这就是为什么 Text2SQL 的前提一定是：

数据已经高度结构化，并且 Schema 是稳定的。

RAG 的输入是什么？

RAG 面对的输入，通常是另一类问题：

• 这个政策文件里对某条条款是怎么解释的？
• 产品设计文档里有没有提到异常处理？
• 某个技术方案的背景和动机是什么？

这些问题的特点是：

• 语义模糊
• 没有固定字段
• 没有唯一答案
• 强依赖上下文

你没法用 SQL 去查“动机”“背景”“解释”。

这类问题，只能通过相似度检索 + 生成来解决。

unsetunset三、再看“中间过程”，两条技术路线完全不同unsetunset

这是很多人理解最模糊的地方。

Text2SQL 的中间过程，是“受控翻译”

Text2SQL 的核心动作只有一个：

把自然语言，翻译成结构化查询语句。

整个系统的重心在：

• Schema 描述
• Prompt 约束
• SQL 校验
• 查询执行

LLM 在这里扮演的角色是：

一个被严格限制输出形式的翻译器。

它不能解释、不能发挥、不能联想。

它唯一允许做的事是：

在你给定的表结构范围内，生成合法 SQL。

所以你会看到：

• Prompt 明确要求“只返回 SQL”
• 执行前必须校验
• 出错直接失败

Text2SQL 的目标是：

结果必须是确定的、可复现的。

RAG 的中间过程，是“信息拼装与再表达”

RAG 的中间过程完全不同。

它做的是：

1. 把用户问题转成向量
2. 在文档库里找“可能相关的内容”
3. 把这些内容拼进 Prompt
4. 让模型生成回答

这里的关键在于：

• 检索是“近似的”
• 相关性是“概率性的”
• 输出是“生成式的”

你永远无法保证：

• 每次检索到的 chunk 完全一致
• 每次生成的表达完全相同

所以 RAG 的目标不是“精确”，而是：

语义上足够合理，业务上可接受。

unsetunset四、从“失败方式”看，本质差异更明显unsetunset

这是我在带项目时，反复强调的一点。

Text2SQL 的失败，是“显性错误”

Text2SQL 一旦失败，通常是：

• SQL 语法错误
• 字段不存在
• 查询结果为空

这些错误有一个共同点：你马上就能发现。

要么报错，要么查不到数据。

所以 Text2SQL 的工程重点是：

• 校验
• 防注入
• 兜底

它的失败是“可检测、可阻断的”。

RAG 的失败，是“隐性幻觉”

RAG 的失败往往更危险。

比如：

• 检索内容不相关
• 文档过期
• 模型“自信地胡说”

最麻烦的是：系统看起来一切正常，但答案是错的。

这也是为什么很多 RAG 项目上线后：

• QA 不敢全自动
• 需要人工 review
• 必须加置信度提示

RAG 的工程重点，从来不是“不出错”，而是：

如何降低幻觉概率。

unsetunset五、为什么很多项目“该用 Text2SQL，却硬上 RAG”？unsetunset

这是一个非常现实的问题。

我见过不少项目，本来是典型的结构化查询需求，却非要用 RAG。

比如：

• 查订单
• 查报表
• 查指标

最后效果不好，原因只有一个：

你在用不确定性系统，解决确定性问题。

在这种场景下，RAG 的缺点会被无限放大：

• 检索不稳定
• 回答不精确
• 无法对账
• 无法复现

而 Text2SQL 天然适合这种需求。

unsetunset六、那是不是说 Text2SQL 比 RAG “更高级”？unsetunset

不是。

它们不是上下级关系，而是适用边界不同。

你可以这样理解：

• Text2SQL：面向“数值与事实”的查询系统
• RAG：面向“语义与知识”的问答系统

真正成熟的系统，往往是二者结合。

unsetunset七、一个常见但正确的工程组合方式unsetunset

在实际项目中，我更推荐的是：

先判断问题类型，再路由到不同系统。

比如：

• 涉及数值、排序、条件 → Text2SQL
• 涉及解释、背景、流程 → RAG

这一步，往往由一个轻量的意图识别来完成。

而不是一股脑全部丢给 RAG。

unsetunset八、面试中，你可以这样完整回答这个问题unsetunset

如果你在面试中被问到这个问题，可以直接用下面这套结构回答：

Text2SQL 和 RAG 的本质区别在于，它们解决的是两类不同的问题。

Text2SQL 面向的是结构化数据查询，目标是把自然语言准确翻译成 SQL，在固定 Schema 下返回确定性结果。它强调约束、校验和可复现性。

RAG 面向的是非结构化知识问答，通过相似度检索文档再生成回答，解决的是语义理解和信息整合问题，结果本身是概率性的。

在工程上，Text2SQL 的失败是显性的，容易检测；RAG 的失败往往是隐性的，需要通过评估和策略降低幻觉。

所以两者不是互相替代，而是适用于不同的业务场景，很多成熟系统会根据问题类型进行路由，组合使用。

这个答案，基本能让面试官点头。

unsetunset九、最后一句话unsetunset

Text2SQL 和 RAG 的区别，不是技术栈的区别，而是：

你如何理解“问题本身”。

当你开始先问：

• 这是结构化问题，还是语义问题？
• 我需要确定性，还是可接受的不确定性？

你做出来的系统，质量会完全不一样。

​最后

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