引言
在完成SQL问答生成时，如何撰写有效的提示是一个极具挑战性的任务。尤其是在使用create_sql_query_chain时，设计良好的提示可以显著提升SQL查询生成的准确性和效率。本篇文章将深入探讨提示策略，包括如何获取数据库特定的信息并有效地嵌入到提示中。
主要内容
1. SQL方言对提示的影响
在使用create_sql_query_chain和SQLDatabase时，SQL方言的选择至关重要。通过为不同的数据库方言（如SQLite、PostgreSQL、MySQL等）设计特定的提示模板，可以确保生成的SQL符合特定方言的语法和特性。
from langchain.chains.sql_database.prompt import SQL_PROMPTS
print(list(SQL_PROMPTS))
# 输出可用的SQL方言，如['crate', 'duckdb', 'sqlite', 'mysql', 'postgresql']
2. 格式化数据库模式信息
为了让模型生成有效的SQL查询，需要将数据库的模式信息（如表结构和示例数据）嵌入提示中。在可行的情况下，使用SQLDatabase.get_context将这些信息提取并格式化到提示中。
context = db.get_context()
print(context["table_info"])
# 提供可用的表和其模式信息
3. 构建和选择例子
通过在提示中加入自然语言问题和其对应SQL查询的示例，可以显著提高模型处理复杂查询的能力。可以使用静态例子或动态选择最相关的例子以便在内存受限时优化提示。
例子选择器
使用SemanticSimilarityExampleSelector可以在运行时选择与输入最相关的例子，从而提高生成的SQL查询的质量。
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_core.example_selectors import SemanticSimilarityExampleSelector
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector.from_examples(
examples,
OpenAIEmbeddings(),
FAISS,
k=5,
input_keys=["input"],
)
代码示例
# 使用API代理服务提高访问稳定性
from langchain.chains import create_sql_query_chain
chain = create_sql_query_chain(llm, db)
chain.get_prompts()[0].pretty_print()
常见问题和解决方案
-
问题：数据库模式过大，无法完全嵌入提示。
- 解决方案：动态选择与用户问题相关的表和字段，将其嵌入提示中。
-
问题：生成的SQL查询不准确。
- 解决方案：确保示例中的自然语言问题与SQL查询的质量，并考虑增加更多的相关例子。
总结和进一步学习资源
通过合适的策略和工具（如方言定制、模式信息整合和动态例子选择），可以有效地提升SQL问答的准确性。在实践中，结合这些策略可以帮助开发者更好地实现SQL查询生成。
参考资料
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