先这样答
结论是，NL2SQL 的工具 Schema 要把参数限制在可枚举、可校验、可审批的范围内。表名和列名从 schema 元数据生成枚举项。模型不能自由填写这些名称。日期、ID 等参数也要在进入工具前校验类型和格式。
NL2SQL 的特殊之处在于，参数本身就是语义。表名、列名和过滤条件一旦错了，模型可能选错数据范围，甚至调用错误的工具。因此，工具描述不能只写一个宽泛的 SQL 字符串参数。它要明确字段范围和参数格式，让模型在受限选项中完成选择。
还要把查询和执行拆成两个工具。第一个工具只负责生成 SQL。第二个工具负责执行 SQL，并带审批控制。执行工具可以设置危险操作白名单。只读查询自动执行。写操作必须先获得确认。这样既能降低工具误选，也能限制错误操作的影响。
如果参数校验失败，工具不要只返回失败状态。它要把具体错误信息回传给模型。模型根据错误修改参数，再重新生成或提交。这个过程依赖清晰的校验信息，不依赖模型自行猜测正确格式。
面试官会怎么追问
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「为什么表名和列名一定要做枚举，不能让模型直接生成？」
表名和列名属于 NL2SQL 的核心语义参数。模型自由生成时，容易出现不存在或不准确的名称。用 schema 元数据生成封闭枚举，可以把选择限制在已有范围内。 -
「为什么要把生成 SQL 和执行 SQL 拆成两个工具？」
生成和执行承担的风险不同。生成工具只产出 SQL，执行工具才会真正影响数据。拆开后，可以单独给执行工具加审批和危险操作规则。 -
「参数校验失败后，系统应该怎么处理？」
工具把失败原因和具体错误信息回传给模型。模型根据信息修正日期、ID、表名或列名等参数。校验通过后，再进入后续的生成或执行步骤。
回答的坑
只说“增加 Schema 描述”不够，必须说明枚举来源、类型格式校验，以及校验失败后的回传方式。
只设计一个既生成又执行的 SQL 工具，容易把参数错误和危险操作直接带到执行阶段。
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