这个问题通常是由于Airflow无法找到所需的SQL文件而引起的。检查代码中文件路径和名称是否正确，并确保它们与SQL文件的实际位置和名称匹配。另外，您还可以使用在Python中使用os.path.join函数，它可以动态构建路径，确保它们在不同操作系统的环境中都可以正常工作。以下是一个示例代码片段，展示了如何使用PostgresOperator并加载SQL文件：

from airflow import DAG
from airflow.operators.postgres_operator import PostgresOperator
from datetime import datetime

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2021, 8, 1),
    'email': ['airflow@example.com'],
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=1),
}

dag = DAG(
    'my_dag',
    default_args=default_args,
    description='A simple tutorial DAG',
    schedule_interval='@daily',
)

create_table = PostgresOperator(
    task_id='create_table',
    postgres_conn_id='postgres_default',
    sql=os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'create_table.sql'),
    dag=dag,
)

insert_data = PostgresOperator(
    task_id='insert_data',
    postgres_conn_id='postgres_default',
    sql=os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'insert_data.sql'),
    dag=dag,
)

create_table >> insert_data

在此示例中，我们使用了os.path.join函数来动态构建SQL文件路径，确保代码可以在不同的环境中正常工作。但是请注意，您仍然需要确保SQL文件确实存在于该路径中。