主要观点：SQL 查询对于非技术用户可能有难度，SQLGenie 工具可将自然语言查询转化为 SQL，通过探索多种方法构建了 SQLGenie，包括使用 OpenAI GPT-3.5-turbo、Google 的 FLAN-T5 和规则系统，最终采用混合方法，每种方法各有优缺点，混合系统能确保可靠性、灵活性、成本效益和性能，随着 AI 技术发展，SQLGenie 将继续改进。

关键信息：

• 构建 SQLGenie 探索了多种方法，如 OpenAI GPT-3.5-turbo 精度高但成本高，Google 的 FLAN-T5 本地运行无 API 成本但准确性稍差，规则系统快速可靠无成本但限于预定义模式。
• 最终实现的混合方法：规则系统处理简单查询，GPT-3.5-turbo 处理复杂查询，FLAN-T5 作为离线执行的后备。
• 性能比较：GPT-3.5 准确率 95%、速度快、成本 0.002/query；FLAN-T5 准确率 80%、速度中等、免费；规则系统准确率 99%（限于预定义模式）、速度非常快、免费。
• 配置选项可通过环境变量选择偏好方法，安装时需根据需求安装相应库，使用时有规则系统、复杂查询（GPT）、后备模式（FLAN-T5）等不同情况，给出了多种输入的输出示例。

重要细节：

• 各种方法的实现代码，如 OpenAI GPT-3.5-turbo 的代码实现，包括设置系统消息、调用 API 生成 SQL 等步骤；FLAN-T5 的代码实现，包括模型加载、输入处理和输出解码等；规则系统的代码实现，包括模式解析、公共列查找等功能。
• 混合方法中不同部分的调用顺序和条件判断，如先尝试规则系统，若失败则 fallback 到 GPT 或 FLAN-T5 等。
• 性能比较表格中的具体数据和限制条件，如 GPT-3.5 仅在处理复杂查询时有高准确率等。
• 安装所需的库以及不同使用场景下的输入示例和输出 SQL 语句。