在SQL问答中高效处理大型数据库的技巧

用户57716616653
68 阅读2分钟 
# 在SQL问答中高效处理大型数据库的技巧

## 引言

随着数据库规模的增大，在SQL问答任务中有效地处理大量数据变得愈发重要。直接将所有表名、表模式以及高基数列的所有信息塞给模型是不可行的。因此，我们需要动态选择最相关的信息。这篇文章将介绍如何识别这些信息并将其引入到SQL查询生成过程中。

## 主要内容

### 识别相关表的子集

当表数量众多时，我们不能在每个提示中包含所有表的模式。一个实用的方法是根据用户输入动态提取相关的表名。不少工具可以帮助我们完成这项任务，比如使用 `tool-calling` 功能。

### 识别相关列值的子集

处理高基数列时，我们需要正确拼写专有名词（如地址、歌曲名称、艺术家）以正确过滤数据。可以通过向量存储这些独特值并在每个用户输入中查询向量存储来实现。

## 代码示例

以下示例演示如何使用Langchain库处理大型SQL数据库：

```python
from langchain_community.utilities import SQLDatabase
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers.openai_tools import PydanticToolsParser
from langchain_openai import ChatOpenAI
from typing import List

# 创建数据库连接
db = SQLDatabase.from_uri("sqlite:///Chinook.db")

# 使用工具绑定来获取相关表名
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
table_names = "\n".join(db.get_usable_table_names())
system = f"Return the names of ALL the SQL tables that MIGHT be relevant to the user question. The tables are:\n{table_names}"
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", system), ("human", "{input}")])
llm_with_tools = llm.bind_tools([Table])
output_parser = PydanticToolsParser(tools=[Table])

# 定义提取表名的函数
def get_tables(categories: List[Table]) -> List[str]:
    tables = []
    for category in categories:
        if category.name == "Music":
            tables.extend(["Album", "Artist", "Genre", "MediaType", "Playlist", "PlaylistTrack", "Track"])
        elif category.name == "Business":
            tables.extend(["Customer", "Employee", "Invoice", "InvoiceLine"])
    return tables

table_chain.invoke({"input": "What are all the genres of Alanis Morissette songs"})

常见问题和解决方案

  1. 表过多导致模型超载
    解决方案：分类表，例如分为“音乐”和“商务”类，由模型选择。

  2. 高基数列的拼写错误
    解决方案：为专有名词创建向量存储，并在查询时进行拼写检查。

总结和进一步学习资源

这篇文章介绍了如何动态选择数据库中相关的信息以进行SQL问答。对于更复杂的场景，可以考虑使用智能代理来帮助识别和查询。

参考资料

  • Langchain, SQLAlchemy, and OpenAI API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---
avatar
文章
阅读
粉丝