引言
在处理大型数据库时，我们经常面临着如何通过SQL查询回答复杂问题的挑战。这不仅需要正确地理解用户的问题，还要生成高效的查询以从众多表和高卡列中提取相关信息。本篇文章将介绍如何动态确定最相关的信息进行查询生成。
主要内容
确定相关表的子集
在一个包含众多表的数据库中，无法在每个查询中使用完整的表信息。我们可以通过用户输入智能地选择相关的表。
方法：工具调用 (Tool-calling)
通过工具调用技术，我们可以动态选择可能相关的表，然后根据这些表的模式生成查询。以下示例展示如何利用Langchain库进行工具调用。
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):
"""Table in SQL database."""
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}
Remember to include ALL POTENTIALLY RELEVANT tables, even if you're not sure that they're needed."""
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
("system", system),
("human", "{input}"),
]
)
llm_with_tools = llm.bind_tools([Table])
output_parser = PydanticToolsParser(tools=[Table])
table_chain = prompt | llm_with_tools | output_parser
table_chain.invoke({"input": "What are all the genres of Alanis Morisette songs"})
确定相关列值的子集
对于高卡列中的适当名词（如地址、歌曲名或艺术家），我们可以创建一个向量存储，并在用户输入时查询以提取最相关的名词。
import ast
import re
def query_as_list(db, query):
res = db.run(query)
res = [el for sub in ast.literal_eval(res) for el in sub if el]
res = [re.sub(r"\b\d+\b", "", string).strip() for string in res]
return res
proper_nouns = query_as_list(db, "SELECT Name FROM Artist")
proper_nouns += query_as_list(db, "SELECT Title FROM Album")
proper_nouns += query_as_list(db, "SELECT Name FROM Genre")
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
vector_db = FAISS.from_texts(proper_nouns, OpenAIEmbeddings())
retriever = vector_db.as_retriever(search_kwargs={"k": 15})
代码示例
以下是一个完整的示例，展示如何结合以上技术进行用户询问：
# Using previously defined components
query = chain.invoke({"question": "What are all the genres of elenis moriset songs"})
print(query)
db.run(query) # 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
- 潜在相关表遗漏：可以尝试调整工具调用策略，增加表分类。
- 数据校正失败：使用更复杂的自然语言处理技术进行拼写校正。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们探讨了如何在处理大数据库的情况下动态选择相关信息生成SQL查询。建议继续深入研究Langchain和先进的数据库查询优化技术。
参考资料
- Langchain Documentation: Langchain官方文档
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