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基于Llama 3和LangChain,使用自然语言进行SQL查询

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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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