要将query_params传递到SQL文件中，您可以使用Airflow的Jinja模板化功能。Jinja模板引擎允许您在SQL文件中使用变量和表达式。

以下是一个示例解决方案，演示如何使用Jinja模板化将query_params传递到SQL文件中：

首先，在您的Airflow DAG文件中定义一个任务，其中包含要传递的query_params变量。假设您的DAG文件名为example_dag.py。

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime

def execute_sql_file(**context):
    # 获取query_params变量
    query_params = context['dag_run'].conf.get('query_params', {})
    
    # 将query_params传递到SQL文件中
    sql = """
    SELECT *
    FROM my_table
    WHERE column = {{ query_params.column }}
    """
    
    # 执行SQL查询
    # ...

dag = DAG('example_dag', description='Example DAG', schedule_interval='@once', start_date=datetime(2022, 1, 1))

execute_task = PythonOperator(task_id='execute_task', python_callable=execute_sql_file, provide_context=True, dag=dag)

接下来，在SQL文件中使用Jinja模板语法，将query_params变量嵌入到SQL查询中。假设您的SQL文件名为example_query.sql。

SELECT *
FROM my_table
WHERE column = '{{ query_params.column }}'

在上面的示例中，{{ query_params.column }}是Jinja模板语法，用于将query_params变量嵌入到SQL查询中。

最后，您可以通过将query_params变量传递给您的Airflow DAG来实现传递query_params的功能。例如，使用Airflow的CLI命令来触发DAG并传递query_params：

airflow trigger_dag example_dag --conf '{"query_params": {"column": "value"}}'

在上面的命令中，您可以将query_params的值设置为您需要的任何值。

当DAG运行时，execute_sql_file任务将获取query_params变量的值，并将其传递到SQL查询中。这样，您就可以在SQL文件中动态使用传递的参数。

请注意，为了使Jinja模板化正常工作，您的SQL文件必须具有正确的文件扩展名（例如.sql）并位于Airflow配置中定义的dags_folder目录中。