什么！我把SQL编辑器装进了大模型？

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• 新一代高性能框架 (XGrammar): XGrammar 是一个专注于 效率、灵活性 和 可移植性 的较新框架（具体细节可参考 官方博客文章[4] 、 技术报告[5] ）。它直接针对 CFG 约束解码的性能瓶颈进行了设计和优化。

XGrammar 的核心原理与优化:

XGrammar 选择 下推自动机 (Pushdown Automata, PDA) 作为其执行 CFG 的核心机制。PDA 本质上是一个带栈的有限状态机，非常适合处理 CFG 定义的递归和嵌套结构（这在 SQL 中很常见）。

图 4: 简化的下推自动机 (PDA) 工作原理示意

为什么 PDA 对 CFG 高效？ 因为它通过栈来管理规则的嵌套调用，避免了为无限可能的中间状态预计算所有情况。

让我们用一个简单的例子来说明：检查括号匹配，（如果大家平时有刷过leetcode，可以发现这是一个非常经典的栈使用的例子），比如 ((())) 。CFG 规则可以是 S ::= "(" S ")" | "" 。

• 如果试图预计算（类似 FSM 思路）： 你需要一个状态来表示“有 0 个未闭合括号”，一个状态表示“有 1 个未闭合括号”，一个状态表示“有 2 个未闭合括号”... 由于括号可以无限嵌套，你需要 无限个状态 。这显然是不可行的，无法预先计算和存储所有这些“中间状态”。

• PDA 的做法（使用栈）： PDA 不需要无限状态。

1.遇到 ( ：它不改变状态来“记住”数量，而是在 栈顶 放一个标记（比如“需要右括号”）。栈记录了当前的嵌套深度。

2.遇到 ) ：它检查栈顶是否有标记。

• 有：匹配成功！把标记从栈顶 弹出 ，表示一层嵌套完成了。

• 没有：错误！多余的右括号。

3.结束时：如果栈是空的，说明所有括号完美匹配。

图 4.1: PDA 使用栈处理 ((()))

PDA 通过 动态地使用栈 来跟踪嵌套层级（规则的递归调用 S ::= "(" S ")" ），而不是为每种可能的嵌套深度（无限的中间状态）创建单独的状态。这就是它高效处理 CFG 的关键：用有限的状态 + 一个动态的栈，优雅地解决了无限状态空间的问题。

XGrammar 相较于 Outlines 等框架的关键优化点：

1. 智能区分 Token (Context-independent/dependent Separation) : XGrammar 能聪明地识别出：哪些 token 的合法性只跟当前的语法位置有关（绝大多数情况），哪些则需要回头看整个“调用栈”历史才能确定（少数复杂情况）。这避免了对所有 token 都进行复杂的检查。

2. 预先计算与缓存 (Adaptive Token Mask Cache) : 对于那些只跟当前位置有关的 token，XGrammar 在“编译”语法时就预先算好它们在什么位置是合法的，并把结果存起来。运行时，对于这些 token，直接查表就行，速度极快！

3. 高效管理多条路径 (Persistent Execution Stack) : 当语法存在多种可能性时（比如 WHERE 后面可以跟 a=1 或 b=2 ），PDA 需要同时探索这些路径。XGrammar 使用一种聪明的树状数据结构来高效地管理这些并行的“探索路径”（栈），避免了低效的复制和回溯操作。

4. PDA 结构优化 : 像编译器优化代码一样，XGrammar 会优化 PDA 的内部结构，比如合并等价的状态，让整个“语法检查机器”更小、更快。

5. 并行编译 : 利用多核 CPU 并行处理 EBNF 的编译过程，缩短准备时间。

6. 计算重叠 : 将 CPU 上的语法检查计算与 GPU 上的 LLM 推理计算安排得像流水线一样，尽量让它们同时进行，从而隐藏 CPU 的开销。

这些优化使得 XGrammar 在处理通用 CFG 时，相比传统实现能达到显著的性能提升（如官方报告中高达 10 倍以上的加速），目标是实现“零开销”的约束生成。

尽管如此，XGrammar 自身也存在挑战，例如对左递归的处理、非终结符过多可能导致的性能下降等问题（见 issue 127[6] 、 #203 [7] ），这也是我们后续需要关注和改进的地方。在我们的初步测试中，XGrammar 表现出潜力，但在测试过程中，对于复杂的CFG，也遇到了性能瓶颈（ 1.83s/token ），目前我的解决方式是在CFG中尽可能避免递归表达，改为平铺的方式。

2. 动态 EBNF 生成：灵活性之源

静态的 SQL 语法无法满足我们“可干预”的需求。例如，用户 A 可能只想查询 table1 ，而可能用户 B 需要查询 table2 并强制带有 WHERE date > '2024-01-01' 的条件。

我们使用 Jinja 模板引擎 来解决这个问题。基础的 SQL EBNF 语法（如 sql_ebnf_simple.jinja 文件所示）被编写为模板，其中包含占位符和条件逻辑。

示例 (简化版):

假设 sql_ebnf_simple.jinja 中有如下片段：

# Table name{% if tables and tables|length > 0 -%}table_name ::= {% for table in tables %}{% ifnot loop.first %} | {% endif %}"{{ table.name }}"{% endfor %}{% else -%}table_name ::= identifier{% endif %}# WHERE clause{% if required_filters and required_filters|length > 0 -%}where_clause ::= "WHERE" ws required_conditions (ws "AND" ws user_conditions)?required_conditions ::= {% for filter in required_filters %}{% ifnot loop.first %} ws "AND" ws {% endif %}{{ filter.column }} {{ filter.operator }} {{ filter.value }}{% endfor %}user_conditions ::= expression{% else -%}where_clause ::= ("WHERE" ws expression)?{% endif %}

当用户请求传入配置 { "tables": ["dm_ai.table_X"], "required_filters": [{"column": " fstatus ", "operator": "=", "value": "1"}] } 时，Jinja 会渲染出如下特定的 EBNF：

# Table nametable_name ::= "dm_ai.table_X"
# WHERE clausewhere_clause ::= "WHERE" ws required_conditions (ws "AND" ws user_conditions)?required_conditions ::= fstatus = 1user_conditions ::= expression

这样，生成的 EBNF 就精确地编码了用户的约束，后续的约束解码将强制模型遵守这些规则。

3. EBNF 设计考量：为何强制某些规则？

在 sql_ebnf_simple.jinja 中，我们不仅定义了基础 SQL 语法，还嵌入了一些看似“强制”的规则，这背后是实际业务 需求和工 程考量：

• 强制特定过滤条件 (如 fstatus = 1 ):

  业务逻辑 : 在我们的场景中，fstatus 列可能代表数据来源或类型（例如，是否为智能饲喂数据）。业务分析通常要求在特定数据子集上进行，或者默认查询“全部”数据 （ fstatus=1 ）。如果模型遗漏 了这个条件，生成的 SQL 结果可能不完整或与用户预期不符。

• EBNF 实现 : 通过 Jinja 的条件渲染，我们可以让 WHERE 子句的结构强制包含这些预设条件，同时允许模型在 AND 之后添加其他由用户问题推导出的条件。

图 5: EBNF 中动态处理必需过滤条件的逻辑

• 强制 LIMIT 子句 :

• 性能与安全 : 无 LIMIT 的查询可能意外返回大量数据，对数据库造成压力，甚至导致服务超时或中断。在交互式查询或自动化场景中，强制添加合理的

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