Day17-思考题

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Day17-思考题

思考题

  1. LangChain中用Chain和Agent来查询数据库，这两种方式有什么异同？
  2. 你能否深入上面这两种方法的代码，看一看它们的底层实现。尤其是要看LangChain是如何做提示工程，指导模型生成 SQL 代码的。

在 LangChain 中，Chain 和 Agent 是两种常用的工具，用于通过语言模型（如 GPT）与外部资源（例如数据库）进行交互。它们在处理问题的方式上有一些关键的区别。我们可以深入理解这两种方法的底层实现，特别是 LangChain 如何通过提示工程（Prompt Engineering）来引导语言模型生成 SQL 代码或其他查询。

  1. Chain vs. Agent：基本概念和区别
Chain
  • Chain 是一系列操作的组合，通常是一步步地将输入数据传递给不同的组件（比如嵌入、模型、数据库查询等），每一步的输出都作为下一步的输入。
  • 在数据库查询中，Chain 可能会包括多个步骤，比如文本的预处理、查询生成、执行 SQL 查询和处理结果。
  • 它通常依赖于一个确定的操作流程（链式结构），执行时是按顺序进行的。

优点：

  • 简单且线性，适用于流程比较固定和简单的任务。
  • 在每个步骤中，可以清晰地看到数据的流动和处理过程。

缺点：

  • 灵活性相对较低，不适合需要动态决策的场景。
Agent
  • Agent 更加灵活和动态，通常用来执行更复杂的任务，其中模型不仅生成查询，还会根据上下文进行推理和判断。
  • Agent 可以在运行时决定查询的步骤，可能需要多次迭代或者动态生成查询内容。它使用一个决策树来选择合适的行动步骤。
  • 通常，Agent 结合了一个 工具集合，模型会根据输入数据动态选择合适的工具来处理任务，比如生成 SQL 查询、调用数据库、执行 API 调用等。

优点：

  • 更具灵活性，可以适应复杂的任务和变化的输入。
  • 可以根据上下文动态调整查询和行动步骤。

缺点：

  • 需要更多的计算资源和时间，特别是对于复杂任务。
  • 对于某些简单任务，Agent 的复杂性可能显得过于冗余。
  1. LangChain 底层实现：Chain 和 Agent 的查询流程

为了理解这两种方法的底层实现，我们需要查看 LangChain 如何设计和处理这些任务，尤其是在 SQL 查询生成方面。LangChain 的设计通过 提示工程（Prompt Engineering） 来指导语言模型生成 SQL 代码。

Chain 实现

在 Chain 中，模型的目标通常是生成 SQL 查询，然后执行该查询并返回结果。LangChain 提供了一些内置的 SQLDatabaseChain，这使得生成 SQL 查询并与数据库交互变得简单。底层实现通常会包括以下几个步骤：

  1. 初始化模型：使用预训练的大语言模型（例如 GPT-3）作为生成 SQL 查询的引擎。
  2. 生成 SQL 查询：根据输入问题和上下文，模型根据提示（prompt）生成 SQL 查询。
  3. 执行 SQL 查询：将生成的 SQL 查询传递给数据库执行。
  4. 处理查询结果：模型根据查询的结果生成回答，可能会进一步格式化结果或进行后处理。

底层代码实现：

from langchain.chains import SQLDatabaseChain
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.agents import Tool
from langchain.prompts import PromptTemplate

# 创建语言模型
llm = OpenAI(model="text-davinci-003", temperature=0)

# 创建数据库连接（假设你已经有一个数据库连接）
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('sqlite:///my_database.db')

# 创建 SQL 数据库链
db_chain = SQLDatabaseChain(llm=llm, database=engine, verbose=True)

# 询问数据库
result = db_chain.run("Select name, age from users where age > 30")
print(result)

在这个例子中，SQLDatabaseChain 将模型和数据库连接封装在一起。它会通过模型生成 SQL 查询并执行查询，最后返回查询结果。

Agent 实现

在 Agent 中，LangChain 引入了更多的决策逻辑，模型不仅仅生成 SQL 查询，还可能基于多种工具进行判断和选择。例如，模型可能会通过评估问题的上下文来决定是否需要生成 SQL 查询，或者选择调用其他 API 或外部工具。

底层代码实现：

from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.agents import AgentType
from langchain.chains import SQLDatabaseChain
from langchain.prompts import PromptTemplate

# 创建语言模型
llm = OpenAI(model="text-davinci-003", temperature=0)

# 创建数据库连接
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('sqlite:///my_database.db')

# 创建 SQL 数据库链
db_chain = SQLDatabaseChain(llm=llm, database=engine, verbose=True)

# 创建一个查询工具
tools = [
    Tool(
        name="SQL Query Tool",
        func=db_chain.run,
        description="Use this tool to execute SQL queries"
    ),
]

# 初始化 Agent
agent = initialize_agent(tools, llm, agent_type=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)

# 让 Agent 处理查询
query = "What are the names of users older than 30?"
result = agent.run(query)
print(result)

在这个实现中，Agent 使用了 initialize_agent 方法来初始化，它拥有多个工具，可以根据上下文动态选择工具来执行任务。模型不仅生成 SQL 查询，还可以根据输入的查询条件选择是否使用数据库查询，或者进行其他类型的处理。

  1. 提示工程：如何生成 SQL 代码

无论是使用 Chain 还是 Agent，LangChain 在底层都使用了 提示工程 来帮助模型理解如何生成 SQL 查询。LangChain 提供了一些常见的 SQL 查询模板，并将这些模板与上下文信息结合，帮助模型生成适当的 SQL 查询。

提示模板示例：

prompt_template = """
You are an SQL expert. Given the following question, generate the corresponding SQL query:

Question: {question}
SQL Query:
"""
prompt = PromptTemplate(template=prompt_template, input_variables=["question"])

# 模型生成 SQL 查询
sql_query = llm(prompt.format(question="What are the names of users older than 30?"))
print(sql_query)

在这个例子中，PromptTemplate 会根据提供的问题生成一个 SQL 查询的模板，然后语言模型会填充这些变量，最终生成一个 SQL 查询。

LangChain 通过精心设计的提示模板，指导模型理解如何将自然语言问题转换为结构化的 SQL 查询。提示工程的核心在于通过清晰的语境定义，帮助语言模型生成符合预期的查询。

总结：Chain 与 Agent 的区别及提示工程

  • Chain：适用于任务流程固定、简单的情况，模型按顺序执行每一步操作，主要通过生成 SQL 查询并执行。
  • Agent：适用于复杂且灵活的任务，模型可以根据输入动态选择工具，并进行多轮推理和决策。
  • 提示工程：在两种方法中都起到关键作用，通过设计清晰的模板帮助模型理解如何从自然语言生成 SQL 查询。

LangChain 通过提示工程（Prompt Engineering）有效地指导模型生成 SQL 代码，并结合 Chain 和 Agent 两种方式，处理不同复杂度的任务。

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