[创建智能SQL问答系统的实用指南]

用户38023559900
142 阅读3分钟

创建智能SQL问答系统的实用指南

引言

在处理结构化数据时，尤其是SQL数据库，构建一个强大的问答系统可以帮助我们快速获取数据中的关键信息。与非结构化数据不同，结构化数据问答系统通常需要构建和执行SQL查询。这篇文章的目的在于介绍如何使用链(chain)和智能代理(agent)构建一个问答系统，涵盖从用户问题到自然语言回答的全过程。

主要内容

1. 系统架构

在高层次上，建立SQL问答系统的步骤如下：

  1. 把问题转换为DSL查询：模型将用户输入转换为SQL查询。
  2. 执行SQL查询：执行查询以获取结果。
  3. 回答问题：利用查询结果生成用户问题的答案。

2. 环境设置

首先，我们需要安装必要的包，并设置环境变量：

%%capture --no-stderr
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community langchain-openai faiss-cpu

import getpass
import os

if not os.environ.get("OPENAI_API_KEY"):
    os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()

if not os.environ.get("LANGCHAIN_API_KEY"):
    os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = getpass.getpass()
    os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"

3. 数据库连接

在这个例子中，我们将使用SQLite和Chinook数据库。确保Chinook.db在当前目录，并使用SQLAlchemy接口：

from langchain_community.utilities import SQLDatabase

db = SQLDatabase.from_uri("sqlite:///Chinook.db")
print(db.dialect)
print(db.get_usable_table_names())

4. 使用Chain构建简单问答系统

我们可以创建一个链，将问题转换为SQL查询，执行查询，然后利用结果回答问题：

from langchain.chains import create_sql_query_chain
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
chain = create_sql_query_chain(llm, db)

response = chain.invoke({"question": "How many employees are there"})
print(response)

# 执行查询
result = db.run(response)
print(result)

5. 使用Agent处理复杂场景

对于更复杂的查询生成，我们可以使用LangChain的SQL Agent：

from langchain_community.agent_toolkits import SQLDatabaseToolkit
from langchain_core.messages import SystemMessage

toolkit = SQLDatabaseToolkit(db=db, llm=llm)
tools = toolkit.get_tools()

system_message = SystemMessage(content="""...""")
agent_executor = create_react_agent(llm, tools, messages_modifier=system_message)

for s in agent_executor.stream({"messages": [HumanMessage(content="Which country's customers spent the most?")]}):
    print(s)
    print("----")

代码示例

以下是一个完整的示例，展示如何使用代理来处理SQL数据库查询：

from langchain_core.messages import HumanMessage

for s in agent_executor.stream({"messages": [HumanMessage(content="Describe the playlisttrack table")]}):
    print(s)
    print("----")

常见问题和解决方案

1. 执行查询的安全问题

在执行由模型生成的SQL查询时，应谨慎考虑权限问题，确保数据库连接权限尽可能有限，以减少风险。

2. 处理高基数列

当涉及到包含专有名词的列时，可以使用向量存储来检查拼写，确保查询的准确性。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何使用链和代理创建SQL问答系统，提供了相关的代码示例和潜在问题的解决方案。如需深入学习，请参考以下资源：

参考资料

  • LangChain文档
  • OpenAI API文档
  • SQLAlchemy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