LangChain 25: SQL Agent通过自然语言查询数据库sqlite

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LangChain 24 对本地文档的搜索RAG检索增强生成Retrieval-augmented generation

1. LangChain提供与SQL数据库交互的工具：

根据自然语言用户问题构建SQL查询
使用链式查询创建和执行SQL数据库查询
使用代理与SQL数据库交互，实现强大灵活的查询

企业数据通常存储在SQL数据库中。

LLM使得可以使用自然语言与SQL数据库进行交互。

LangChain提供SQL链和代理，以基于自然语言提示构建和运行SQL查询。

这些与SQLAlchemy支持的任何SQL方言兼容（例如MySQL、PostgreSQL、Oracle SQL、Databricks、SQLite）。

它们可以实现以下用例：

生成基于自然语言问题运行的查询
创建能够根据数据库数据回答问题的聊天机器人
基于用户想要分析的见解构建自定义仪表板

2. 代码实现

以下示例将使用Chinook数据库的SQLite连接。

按照安装步骤在与此笔记本相同的目录中创建Chinook.db：

将此文件保存到与Chinook_Sqlite.sql相同的目录中
运行sqlite3 Chinook.db
运行.read Chinook_Sqlite.sql
测试SELECT * FROM Artist LIMIT 10;

运行过程如下

zgpeace@zgpeaces-MBP  ~/Workspace/LLM/langchain-llm-app ‹node-›  ‹› (develop*) 
╰─$ cd sql ╭─zgpeace@zgpeaces-MBP  ~/Workspace/LLM/langchain-llm-app/sql ‹node-›  ‹› (develop*) 
╰─$ sqlite3 Chinook.db
SQLite version 3.22.0 2018-01-22 18:45:57
Enter ".help" for usage hints.
sqlite> .read Chinook_Sqlite.sql
Error: near line 1: near "": syntax error
sqlite> SELECT * FROM Artist LIMIT 10;
1|AC/DC
2|Accept
3|Aerosmith
4|Alanis Morissette
5|Alice In Chains
6|Antônio Carlos Jobim
7|Apocalyptica
8|Audioslave
9|BackBeat
10|Billy Cobham

现在，Chinhook.db就在我们的目录中。
在这里插入图片描述

让我们创建一个SQLDatabaseChain来创建和执行SQL查询。

chain_sql.py在这段代码中，首先加载环境变量（可能用于数据库凭证或其他设置）。然后，从一个SQLite数据库创建一个SQLDatabase实例，这允许与该数据库进行交互。接着创建一个OpenAI模型实例，用于处理自然语言查询。最后，结合语言模型和数据库创建一个SQLDatabaseChain实例，用于执行自然语言形式的数据库查询。代码的最后一部分运行一个查询来获得数据库中员工的数量。

# 导入dotenv库，用于从.env文件加载环境变量
import dotenv# 加载.env文件中的环境变量
dotenv.load_dotenv()# 导入OpenAI模块，用于与OpenAI语言模型交互
from langchain.llms import OpenAI# 导入SQLDatabase工具，用于与SQL数据库进行交互
from langchain.utilities import SQLDatabase# 导入SQLDatabaseChain，用于创建一个结合了语言模型和数据库的处理链
from langchain_experimental.sql import SQLDatabaseChain# 从指定的数据库URI创建SQL数据库实例，此处使用的是SQLite数据库
db = SQLDatabase.from_uri("sqlite:///Chinook.db")# 创建OpenAI模型实例，设置temperature为0（完全确定性输出），并启用详细日志记录
llm = OpenAI(temperature=0, verbose=True)# 创建SQL数据库链，结合了语言模型和数据库，用于处理基于数据库的查询
db_chain = SQLDatabaseChain.from_llm(llm, db, verbose=True)# 使用数据库链运行查询，此处查询“有多少员工？”
db_chain.run("How many employees are there?")

运行结果如下：

╭─zgpeace@zgpeaces-MBP  ~/Workspace/LLM/langchain-llm-app/sql ‹node-›  ‹› (develop*) 
╰─$ python chain_sql.py> Entering new SQLDatabaseChain chain...
How many employees are there?
SQLQuery:SELECT COUNT(*) FROM "Employee";
SQLResult: [(8,)]
Answer:There are 8 employees.
> Finished chain.