我们需要下载一个
LangChain
官方提供的本地小数据库。
安装依赖
SQL:
https://raw.githubusercontent.com/lerocha/chinook-database/master/ChinookDatabase/DataSources/Chinook_Sqlite.sql
Shell:
pip install--upgrade--quiet langchain-core langchain-community langchain-openai
导入数据
我这里使用
Navicat
导入数据,你也可以通过别的方式导入(当然你有现成的数据库也可以,但是不要太大了,不然会消耗很多
Token
)。
编写代码
这里我使用了
GPR 3.5 Turbo
,效果不理想的话可以试试
GPT 4
或者
GPT 4 Turbo
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_community.utilities import SQLDatabase
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAI
template ="""Based on the table schema below, write a SQL query that would answer the user's question:
{schema}
Question: {question}
SQL Query:"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)
db = SQLDatabase.from_uri("sqlite:///./Chinook.db")defget_schema(_):return db.get_table_info()defrun_query(query):return db.run(query)
model = ChatOpenAI(
model="gpt-3.5-turbo",)
sql_response =(
RunnablePassthrough.assign(schema=get_schema)| prompt
| model.bind(stop=["\nSQLResult:"])| StrOutputParser())
message = sql_response.invoke({"question":"How many employees are there?"})print(f"message: {message}")
运行结果
➜ python3 test08.py
message: SELECT COUNT(*) AS totalEmployees
FROM Employee;
本文转载自: https://blog.csdn.net/w776341482/article/details/137391213
版权归原作者 武子康 所有, 如有侵权,请联系我们删除。
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