多表智能生成需求分析与实现方案

作为低代码平台的核心能力升级，我们需要将现有的“单表文字转结构”接口扩展为“多表系统级生成”，支持用户通过自然语言描述，自动生成一套完整的多表数据库模型（例如OA系统、进销存等）。以下将详细拆解需求，并给出从后端到前端的完整实现方案。

1. 需求拆分

1.1 核心目标

输入：用户输入一段自然语言，描述一个业务系统的需求（例如：“设计一个简单的OA系统，包含员工、部门、请假申请，员工属于部门，请假申请由员工发起”）。
输出：生成一组具有关联关系的数据库表结构，并以可视化方式展示，允许用户确认、修改，最终落地到平台的元数据库，并自动创建物理表。

1.2 功能模块分解

模块子功能说明

1. 大模型交互	1.1 设计提示词模板，引导模型输出标准格式的多表描述	要求模型返回 JSON 格式，包含表列表、字段、关系、索引等信息
	1.2 调用现有大模型接口，传入用户需求，获取原始响应	复用已有接口，但需要适配多表输出
	1.3 解析并验证模型输出，处理异常情况（格式错误、字段不全等）	加入重试或降级机制
2. 后端逻辑	2.1 将模型输出转换为内部数据模型（TableSchema 对象集合）	定义清晰的 Java/Python 实体类
	2.2 自动生成物理 DDL（含外键约束）	支持主流数据库（MySQL、PostgreSQL）
	2.3 将表结构元数据存入平台元数据库（用于后续代码生成、UI渲染）	包括表名、字段、关系、索引、备注等
	2.4 提供 API：接收文字，返回生成的表结构预览数据	GET/POST 接口
	2.5 提供 API：用户确认后，执行建表并保存元数据	事务性操作，确保元数据与物理表一致
3. 前端交互	3.1 输入区域：多行文本框，支持示例填充	类似 ChatGPT 的输入框
	3.2 生成结果展示：以表格列表形式展示所有表及字段	可折叠展开，支持字段级编辑
	3.3 关系可视化：用简易 ER 图或列表展示外键关系	辅助用户理解
	3.4 编辑功能：允许用户增删改表、字段、关系	提供“添加字段”、“删除表”、“设置外键”等操作
	3.5 确认/取消按钮：用户调整满意后，一键应用	触发后端建表
4. 扩展与优化	4.1 支持自定义数据类型映射（如“日期”映射为 date 或 datetime）	根据配置决定
	4.2 支持生成样例数据（可选）	用于快速演示
	4.3 记录生成历史，支持回溯	方便用户对比不同版本

2. 大模型提示词设计

为了让大模型稳定输出结构化的多表信息，我们需要精心设计提示词，明确输出格式。以下是一个示例提示词模板（适用于 GPT 系列）：

你是一个数据库设计专家。请根据用户的需求，设计一套关系型数据库的表结构，并以严格的 JSON 格式输出。
需求描述：{user_input}

要求：
1. 输出必须是一个 JSON 对象，包含一个 "tables" 数组。
2. 每个表对象包含：
– "name": 表名（英文小写，下划线分隔）
– "comment": 表注释
– "columns": 字段数组，每个字段包含：
– "name": 字段名（英文小写）
– "type": 数据类型（如 int, varchar(255), date, decimal(10,2), text 等）
– "nullable": 是否可为空，true/false
– "primary": 是否主键，true/false
– "default": 默认值（可选）
– "comment": 字段注释
– "indexes": 索引数组（可选），每个索引包含：
– "name": 索引名
– "columns": 字段名数组
– "unique": 是否唯一
3. 表之间的关系用外键表示，可以在字段中通过 "foreignKey" 属性描述：
– "foreignKey": { "table": "关联表名", "column": "关联字段" }
或者单独用一个 "relations" 数组来描述，但更推荐在字段中直接标注外键。
4. 请确保表名、字段名符合命名规范，并包含必要的注释。
5. 如果需求中有明显的多对多关系，请创建中间表。

请直接输出 JSON，不要包含其他解释文字。

示例输出（基于“OA系统含员工、部门、请假申请”）：

json

{
"tables": [
{
"name": "department",
"comment": "部门表",
"columns": [
{ "name": "id", "type": "int", "nullable": false, "primary": true, "comment": "部门ID" },
{ "name": "name", "type": "varchar(100)", "nullable": false, "comment": "部门名称" },
{ "name": "parent_id", "type": "int", "nullable": true, "comment": "上级部门ID", "foreignKey": { "table": "department", "column": "id" } }
],
"indexes": []
},
{
"name": "employee",
"comment": "员工表",
"columns": [
{ "name": "id", "type": "int", "nullable": false, "primary": true, "comment": "员工ID" },
{ "name": "name", "type": "varchar(50)", "nullable": false, "comment": "姓名" },
{ "name": "department_id", "type": "int", "nullable": true, "comment": "所属部门", "foreignKey": { "table": "department", "column": "id" } },
{ "name": "hire_date", "type": "date", "nullable": true, "comment": "入职日期" }
],
"indexes": []
},
{
"name": "leave_application",
"comment": "请假申请表",
"columns": [
{ "name": "id", "type": "int", "nullable": false, "primary": true, "comment": "申请ID" },
{ "name": "employee_id", "type": "int", "nullable": false, "comment": "申请人", "foreignKey": { "table": "employee", "column": "id" } },
{ "name": "start_date", "type": "date", "nullable": false, "comment": "开始日期" },
{ "name": "end_date", "type": "date", "nullable": false, "comment": "结束日期" },
{ "name": "reason", "type": "text", "nullable": true, "comment": "事由" },
{ "name": "status", "type": "varchar(20)", "nullable": false, "default": "'pending'", "comment": "状态" }
],
"indexes": [
{ "name": "idx_employee_id", "columns": ["employee_id"], "unique": false }
]
}
]
}

3. 后端详细设计

3.1 技术栈假设

后端语言：Java（Spring Boot）或 Python（FastAPI）
数据库：MySQL 8.0+ / PostgreSQL
大模型调用：HTTP 请求（现有接口）
元数据存储：MySQL 表（如 table_meta, column_meta, relation_meta）

3.2 核心数据模型

定义内部实体类（以 Java 为例）：

java

// TableSchema.java
public class TableSchema {
private String name;
private String comment;
private List<ColumnSchema> columns;
private List<IndexSchema> indexes;
// getters/setters
}

public class ColumnSchema {
private String name;
private String type; // 例如 "varchar(255)"
private boolean nullable;
private boolean primary;
private String defaultValue;
private String comment;
private ForeignKey foreignKey; // 外键信息，可为空
// getters/setters
}

public class ForeignKey {
private String table; // 关联表名
private String column; // 关联字段
// getters/setters
}

public class IndexSchema {
private String name;
private List<String> columns;
private boolean unique;
// getters/setters
}

3.3 核心流程

接收请求：POST /api/schema/generate 带参数 { "prompt": "…" }

调用大模型：将用户提示词与预设模板组合，请求现有 LLM 接口，获取响应文本。

解析 JSON：

尝试解析为 TablesSchema 对象（包含 tables 数组）。
验证必填字段，检查数据类型合法性（如 type 是否符合 SQL 规范）。
若解析失败，返回友好错误提示，或尝试让模型重新生成（重试机制）。

构建预览响应：将解析后的结构返回前端，同时生成 DDL 预览（但不实际执行）。

用户确认后：调用 POST /api/schema/apply，传入前端可能修改后的最终 JSON。

在事务中：先根据 JSON 生成物理表（执行 CREATE TABLE 语句），同时将元数据插入元数据库。
若已有同名表，可提示冲突，或提供“覆盖/新建”选项（需谨慎）。
记录操作日志。

3.4 生成 DDL

根据 TableSchema 生成 SQL 语句（以 MySQL 为例）：

java

public String generateCreateTableSQL(TableSchema table) {
StringBuilder ddl = new StringBuilder("CREATE TABLE `")
.append(table.getName()).append("` (\\n");
List<String> columnDefs = new ArrayList<>();
List<String> primaryKeys = new ArrayList<>();

for (ColumnSchema col : table.getColumns()) {
StringBuilder colDef = new StringBuilder(" `")
.append(col.getName()).append("` ").append(col.getType());
if (!col.isNullable()) {
colDef.append(" NOT NULL");
}
if (col.getDefaultValue() != null) {
colDef.append(" DEFAULT ").append(col.getDefaultValue());
}
if (col.isPrimary()) {
primaryKeys.add("`" + col.getName() + "`");
}
if (col.getComment() != null && !col.getComment().isEmpty()) {
colDef.append(" COMMENT '").append(col.getComment()).append("'");
}
columnDefs.add(colDef.toString());
}

// 主键约束
if (!primaryKeys.isEmpty()) {
columnDefs.add(" PRIMARY KEY (" + String.join(", ", primaryKeys) + ")");
}

// 外键约束（在建表语句后添加，或使用单独的 ALTER 语句，这里选择后加）
ddl.append(String.join(",\\n", columnDefs));
ddl.append("\\n) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='")
.append(table.getComment()).append("';");

// 添加外键约束（ALTER TABLE）
StringBuilder fkSQL = new StringBuilder();
for (ColumnSchema col : table.getColumns()) {
if (col.getForeignKey() != null) {
fkSQL.append("ALTER TABLE `").append(table.getName())
.append("` ADD FOREIGN KEY (`").append(col.getName())
.append("`) REFERENCES `").append(col.getForeignKey().getTable())
.append("` (`").append(col.getForeignKey().getColumn())
.append("`);\\n");
}
}

// 索引
StringBuilder indexSQL = new StringBuilder();
if (table.getIndexes() != null) {
for (IndexSchema idx : table.getIndexes()) {
indexSQL.append("CREATE ");
if (idx.isUnique()) indexSQL.append("UNIQUE ");
indexSQL.append("INDEX `").append(idx.getName())
.append("` ON `").append(table.getName())
.append("` (").append(
idx.getColumns().stream().map(c -> "`" + c + "`").collect(Collectors.joining(", "))
).append(");\\n");
}
}

return ddl.toString() + "\\n" + fkSQL.toString() + "\\n" + indexSQL.toString();
}

3.5 元数据存储设计

在平台的元数据库中创建以下表：

sql

CREATE TABLE `table_meta` (
`id` int PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(100) NOT NULL COMMENT '物理表名',
`display_name` varchar(100) COMMENT '显示名称',
`comment` text,
`created_at` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
UNIQUE KEY `uniq_name` (`name`)
);

CREATE TABLE `column_meta` (
`id` int PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
`table_id` int NOT NULL,
`name` varchar(100) NOT NULL,
`type` varchar(50) NOT NULL,
`nullable` tinyint(1) DEFAULT 0,
`primary` tinyint(1) DEFAULT 0,
`default_value` varchar(255),
`comment` text,
`foreign_key_table` varchar(100) COMMENT '关联表名',
`foreign_key_column` varchar(100) COMMENT '关联字段名',
FOREIGN KEY (`table_id`) REFERENCES `table_meta`(`id`) ON DELETE CASCADE
);

CREATE TABLE `index_meta` (
`id` int PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
`table_id` int NOT NULL,
`name` varchar(100),
`columns` text NOT NULL COMMENT '逗号分隔的字段名',
`unique` tinyint(1) DEFAULT 0,
FOREIGN KEY (`table_id`) REFERENCES `table_meta`(`id`) ON DELETE CASCADE
);

4. 前端详细设计

4.1 界面布局

采用左右结构或上下结构。这里建议上下布局：

顶部：输入区域 + “生成”按钮 + 示例下拉
中部：生成结果展示（可切换“表格视图”和“ER图预览”）
底部：操作按钮（确认应用、取消、导出SQL等）

4.2 核心组件

PromptInput：文本域，支持 placeholder 提示。
TableList：展示所有表，每个表可展开显示字段列表。支持：
- 添加新表按钮（弹窗输入表名、注释）
- 每个表右侧的编辑/删除图标
- 每个字段的编辑/删除，以及添加字段按钮
ForeignKeyEditor：当编辑字段时，如果字段类型适合作为外键（如 int），显示“设置为外键”复选框，并选择目标表和字段。
ERDiagram（可选）：用简单的 SVG 或 Canvas 绘制表框和连线，根据外键信息绘制。

4.3 状态管理

使用 Vue3 或 React 的响应式数据存储当前生成的 schema。
当用户编辑时，实时更新本地状态，但不会自动触发后端。
确认应用时，将当前 schema 发送到后端。

4.4 与后端交互

调用生成接口：POST /api/schema/generate，传递 prompt，返回 schema JSON。
调用应用接口：POST /api/schema/apply，传递最终的 schema JSON。

4.5 关键代码示例（Vue3 + Element Plus）

vue

<div v-if="schema" class="schema-preview">
<el-tabs>
<el-tab-pane label="表结构">
<div v-for="table in schema.tables" :key="table.name" class="table-card">
<el-card>
<template #header>
<span>{{ table.name }} ({{ table.comment }})</span>
<el-button type="text" @click="editTable(table)">编辑</el-button>
<el-button type="text" @click="deleteTable(table)">删除</el-button>
</template>
<el-table :data="table.columns" style="width: 100%">
<el-table-column prop="name" label="字段名" />
<el-table-column prop="type" label="类型" />
<el-table-column prop="nullable" label="可空">
<template #default="{ row }">{{ row.nullable ? '是' : '否' }}</template>
</el-table-column>
<el-table-column prop="primary" label="主键">
<template #default="{ row }">{{ row.primary ? '是' : '否' }}</template>
</el-table-column>
<el-table-column prop="comment" label="注释" />
<el-table-column label="外键" width="120">
<template #default="{ row }">
<span v-if="row.foreignKey">{{ row.foreignKey.table }}.{{ row.foreignKey.column }}</span>
</template>
</el-table-column>
<el-table-column label="操作" width="120">
<template #default="{ row }">
<el-button type="text" @click="editColumn(table, row)">编辑</el-button>
<el-button type="text" @click="deleteColumn(table, row)">删除</el-button>
</template>
</el-table-column>
</el-table>
<el-button type="primary" size="small" @click="addColumn(table)">添加字段</el-button>
</el-card>
</div>
<el-button type="success" @click="addTable">添加表</el-button>
</el-tab-pane>
<el-tab-pane label="ER图">简易ER图占位</el-tab-pane>
</el-tabs>
</div>

const prompt = ref('')
const generating = ref(false)
const schema = ref(null)

const generate = async () => {
generating.value = true
try {
const res = await axios.post('/api/schema/generate', { prompt: prompt.value })
schema.value = res.data
} catch (e) {
ElMessage.error('生成失败：' + e.message)
} finally {
generating.value = false
}
}

const applySchema = async () => {
try {
await axios.post('/api/schema/apply', schema.value)
ElMessage.success('应用成功')
} catch (e) {
ElMessage.error('应用失败：' + e.message)
}
}

// 其他编辑方法略…
</script>

5. 关系处理与注意事项

5.1 多对多关系自动识别

在提示词中引导模型：遇到多对多（如“学生和课程”），应创建中间表，并在中间表中设置两个外键。
若模型未自动创建，前端可提供“添加中间表”的快捷操作。

5.2 数据类型映射

可配置一个映射表，将常见中文描述（如“整数”、“字符串”、“日期”）映射到具体 SQL 类型。
例如模型输出 "type": "int" 直接可用，但若输出 "type": "整数"，则需要后处理转换。

5.3 字段默认值处理

注意 SQL 语法中默认值的引号问题：字符串需加单引号，数字和布尔无需。
解析时可根据类型自动处理。

5.4 表名冲突

如果元数据库中已存在同名表，应在应用前提示用户选择：覆盖、重命名或跳过。
覆盖可能导致数据丢失，需谨慎，通常建议仅用于开发环境。

5.5 事务性保证

应用接口应在数据库事务中执行：先插入元数据，再执行 DDL。若 DDL 失败，回滚元数据插入。
注意：DDL 是隐式提交的，在 MySQL 中无法回滚，所以更好的顺序是：先创建物理表，成功后再插入元数据。如果元数据插入失败，需手动删除已创建的表（或记录日志由管理员处理）。但为了简化，可先插入元数据（设置状态为“创建中”），然后创建表，成功后更新状态。

5.6 大模型输出质量提升

可通过 few-shot 示例强化模型对 JSON 格式的遵循。
增加后处理校验，如检查主键是否存在、外键引用是否存在等。
若模型输出不符合要求，可尝试重新生成或提示用户手动修正。

6. 扩展思考

6.1 生成初始数据

可在生成表结构后，让大模型再生成一批样例数据（INSERT 语句），用于快速演示。

6.2 生成 API 与 UI

结合低代码平台能力，根据生成的表结构自动生成 CRUD 页面和 API。

6.3 迭代优化

记录用户对生成结果的修改，形成反馈数据，用于微调提示词或模型。

6.4 多轮对话

支持用户通过对话逐步调整需求（例如“再增加一个角色表”），后端维护上下文状态。

7. 总结

通过以上需求拆分与详细设计，我们成功将单表生成扩展为多表系统生成。核心在于：定义标准化的 JSON 交换格式、健壮的解析与验证、灵活的编辑交互、可靠的元数据与物理表同步。这一功能将极大提升低代码平台的建模效率，使用户能够用自然语言快速搭建业务原型。

接下来，团队可以按照模块逐步开发，并持续根据用户反馈优化模型提示词与编辑体验。

多表智能生成需求分析与实现方案