一、引言
在计算机编程和数据库管理领域，传统的操作方式依赖于严格、专业的结构化语法，即结构化查询语言（SQL）。然而，随着人工智能（AI）的兴起和大语言模型（LLM）的发展，我们正进入一个全新的编程范式，其中机器学习和自然语言处理技术使得与计算机的交互变得更加自然和直观。
二、新的数据库查询范式
新的数据库查询范式结合了自然语言处理和传统数据库查询的功能，为用户提供了更为直观和高效的交互方式。以下是该范式的流程：
- 提出问题：用户用自然语言提出一个问题，例如“去年的总销售额是多少？”。
- LLM理解并转译：LLM解析问题，理解其背后的意图和所需的信息，并生成相应的SQL查询语句。
- 执行SQL查询：生成的SQL查询语句被发送到数据库执行，并返回所需的数据结果。
- LLM接收并解释结果：LLM接收到数据后，解析并转化为人类可理解的答案格式。
- 提供答案：最后，LLM将结果以自然语言形式返回给用户。
三、实战案例背景信息
在这个实战案例中，我们将通过LangChain实现新的数据库应用开发范式，以销售鲜花的数据为例。目标是允许员工或顾客通过自然语言快速查询鲜花数据。
四、创建数据库表
首先，我们创建一个SQLite数据库和相应的表来存储鲜花数据。以下是创建表的代码：
import sqlite3
# 连接到数据库
conn = sqlite3.connect('FlowerShop.db')
cursor = conn.cursor()
# 创建Flowers表
cursor.execute('''
CREATE TABLE Flowers (
ID INTEGER PRIMARY KEY,
Name TEXT NOT NULL,
Type TEXT NOT NULL,
Source TEXT NOT NULL,
PurchasePrice REAL,
SalePrice REAL,
StockQuantity INTEGER,
SoldQuantity INTEGER,
ExpiryDate DATE,
Description TEXT,
EntryDate DATE DEFAULT CURRENT_DATE
);
''')
# 插入5种鲜花的数据（省略具体数据插入代码）
conn.commit()
conn.close()
五、用 Chain 查询数据库
通过LangChain的SQLDatabaseChain，我们可以实现自然语言到SQL的转换和查询。以下是具体代码：
from langchain.utilities import SQLDatabase
from langchain.llms import OpenAI
from langchain_experimental.sql import SQLDatabaseChain
# 连接到数据库和初始化LLM实例（省略具体连接代码）
db_chain = SQLDatabaseChain.from_llm(llm, db)
# 运行与鲜花运营相关的问题（省略具体问题和输出）
六、用 Agent 查询数据库
除了Chain，LangChain还可以通过SQL Agent完成查询任务。以下是具体代码：
from langchain.utilities import SQLDatabase
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.agents import create_sql_agent, AgentType
from langchain.agents.agent_toolkits import SQLDatabaseToolkit
# 连接到数据库和初始化LLM实例（省略具体连接代码）
agent_executor = create_sql_agent(llm=llm, toolkit=SQLDatabaseToolkit(db=db, llm=llm), agent_type=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION)
# 使用Agent执行SQL查询（省略具体问题和输出）
七、总结与展望
这种从“告诉计算机要做什么”到“告诉计算机我们想要什么”的范式转变具有深远的意义：更大的可达性、高效率与生产力、错误的减少以及人与机器的紧密结合。然而，这种转变也带来了挑战，如模糊性处理、对现有系统的依赖以及过度依赖等问题。未来，随着技术的不断进步，这种新的查询范式将在更多领域得到应用和推广。
