基于Llama 3和LangChain，使用自然语言进行SQL查询

本文介绍了一个基于Streamlit的应用程序，它利用自然语言与SQL数据库交互，旨在简化数据分析流程。应用程序依赖于PostgreSQL数据库、Ollama环境和OpenWebUI界面，用户需按官方文档安装配置。

1. 环境设置

项目使用PostgreSQL数据库，需要用户安装和配置，并构建Ollama环境及OpenWebUI界面。

2. 创建用于生成SQL的自定义模型

自定义LLM模型能够根据输入生成SQL查询。通过OpenWebUI创建模型，其中涉及命名、描述、设置查询生成规则，强调数据库架构和查询结构的重要性，并保存模型以在Ollama生态系统中使用。

3. 构建LangChain集成

LangChain是一个开源框架，可用于构建基于大型语言模型的应用程序。本项目通过LangChain实现了数据库与自然语言的无缝交互，需要安装特定的Python包。

4. 建立数据库连接

项目中包含了创建SQLDatabase包装器以建立数据库连接的步骤，涉及保存数据库凭据和编写连接函数。

5. 使用自定义LLM生成SQL查询

定义了一个函数，该函数利用Ollama和自定义模型根据用户输入生成SQL查询，包括访问自定义模型、构建查询链并执行。

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文章来源：

AI科技论谈

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