构建融合 Text2SQL 与 RAG 的混合智能代理工作流，开启结构化与非结构化数据查询新时代：
• 技术栈精选：Llama_Index 负责编排，Milvus 自托管向量数据库，CleanlabAI 保障响应可信度，OpenRouter 调用最新 Qwen3 LLM。
• 工作原理：LLM 解析查询智能选用工具 → 转换为文本或 SQL 格式 → 执行对应引擎 → 结合上下文生成回答 → Cleanlab Codex 校验输出质量。
• SQL 引擎专注结构化数据交互，RAG 引擎则处理文档向量检索，支持 PDF、DOCX 转 Markdown，灵活查询多模态知识库。
• 智能路由器动态判定查询类型，合理调度 SQL 查询与语义检索，完美解决结构化指标与非结构化客户评论的混合分析难题。
• 通过 Cleanlab 实现响应监控与评估，提升系统在生产环境中的可信赖性，避免“黑盒”风险。
• 友好的 Streamlit UI 让最终用户无缝体验复杂查询，增强交互与可视化。
• 开源完整代码及详细配置指南，助力开发者快速落地：github.com/patchy631/ai-engineering-hub/tree/main/rag-sql-router
有效结合 Text2SQL 与 RAG，核心在于精准的查询路由机制和严格的结果验证，真正实现结构化数据与海量非结构化信息的协同智能处理。
详情 🔗 x.com/akshay_pachaar/status/1951265335103152614
深入学习与实践请戳👉 github.com/patchy631/ai-engineering-hub/tree/main/rag-sql-router
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