基于LangChain实现数据库操作的智能体

显示全部楼层

在 Retrieval 或者 ReACT 的一些场景中，常常需要数据库与人工智能结合。而 LangChain 本身就封装了许多相关的内容，在其官方文档-SQL 能力中，也有非常好的示例。

而其实现原理主要是通过 LLM 将自然语言转换为 SQL 语句，然后再通过 LLM 获取执行的操作，最终生成一个答案和结论。

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;background-color: rgb(255, 255, 255);">ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;">应用场景

在未出现人工智能，如果想要完成数据查询与数据分析的工作，则需要相关人员有相应的数据库的功底，而在 LangChain 结合大语言模型的过程中，应对这些问题则相当轻松——写清晰的提示词即可。

生成将基于自然语言问题运行的查询。

在传统的工作流程中，如果想要在数据库中搜索一些信息，那么就必须要掌握相应的数据库技术，比如 SQL 语句查询等，但是其本身有很高的学习成本。如果能用自然语言代替这个过程，则任何人都无需学习 SQL 语法，即可轻松进行数据的查询。

根据数据库数据回答问题的聊天机器人。

自然也可以做一个基于数据库信息的问答机器人，比如产品经理以及一些业务人员，也可以轻松获得数据库的信息。

数据分析展示面板

之前常常会通过 SQL 完成一些数据分析的工作，并通过各种样式的表格展示出来。此过程也可以通过人工智能完成。

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;background-color: rgb(255, 255, 255);">ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;">实战案例

需求说明

输入查询的需求，返回查询的结果。
查询的结果通过自然语言表述（选做）。

实现思路

对应源码

实现输入查询的提示词，返回查询结果：

fromlangchain_community.utilitiesimportSQLDatabasedb=SQLDatabase.from_uri("sqlite:///Chinook.db")#通过LLM获取查询语句fromlangchain.chainsimportcreate_sql_query_chainfromlangchain_openaiimportChatOpenAIllm=ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo",temperature=0)fromlangchain_community.tools.sql_database.toolimportQuerySQLDataBaseTool#执行查询动作execute_query=QuerySQLDataBaseTool(db=db)#获取sql查询语句write_query=create_sql_query_chain(llm,db)#先生成查询语句，再执行查询动作chain=write_query|execute_queryresponse=chain.invoke({"question":"Howmanyemployeesarethere"})print(response)

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;background-color: rgb(255, 255, 255);">查询结果转换为自然语言（更好让人理解）：ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: var(--articleFontsize);letter-spacing: 0.034em;text-align: justify;outline: 0px;">ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: var(--articleFontsize);letter-spacing: 0.034em;text-align: justify;outline: 0px;">

from operator import itemgetterfrom langchain_core.output_parsers import StrOutputParserfrom langchain_core.prompts import PromptTemplatefrom langchain_core.runnables import RunnablePassthrough# 定义提示词，其中有 question、query、result 三个变量answer_prompt = PromptTemplate.from_template("""Given the following user question, corresponding SQL query, and SQL result, answer the user question.
Question: {question}SQL Query: {query}SQL Result: {result}Answer: """)
answer = answer_prompt | llm | StrOutputParser()# query通过write_query链的执行结果获取# result 通过 execute_query链获取chain = (RunnablePassthrough.assign(query=write_query).assign(result=itemgetter("query") | execute_query)| answer)print(chain.invoke({"question":"Howmanyemployeesarethere"}))

解决数据库表数据过多的问题

在实际使用过程中，如果数据库表数据过多，可以限制使用的表名，以缩小查询范围，节省token

chain.invoke(SQLInputWithTables(question="xxx", table_names_to_use=['表a', '表b']))

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;background-color: rgb(255, 255, 255);">ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;">总结

掌握 LangChain 完成数据库操作的应用场景。
掌握通过 LangChain 完成数据库查询的能力。
掌握通过 LangChain 将结果转换为自然语言的能力。

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.544px;text-wrap: wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);text-align: center;">