自然语言转SQL（NL2SQL、Text2SQL）
使用 FastAPI 框架和 LangChain 库构建的简单 Web 服务，其目的是将自然语言处理（NLP）应用于 SQL 查询天生。以下是代码中使用的技术架构和业务流程的详细阐明：技术架构
[*] FastAPI：一个现代、快速（高性能）的 Web 框架，用于构建 API。
[*] Uvicorn：一个 ASGI 服务器，用于在异步环境中运行 FastAPI 应用。
[*] LangChain：一个用于构建自然语言处理管道和链的库，这里用于将自然语言查询转换为 SQL 语句。
[*] MySQL Connector：一个数据库毗连器，用于毗连和操作 MySQL 数据库。
[*] Python Asyncio：一个库，用于编写单线程并发代码，FastAPI 在底层使用它来支持异步请求处理。
业务流程
[*] 初始化 LangChain 和 OpenAI：
[*]init_chain 函数创建一个 OpenAI 实例，用于与 OpenAI API 举行通讯。
[*]使用 SQLDatabase.from_uri 创建一个数据库毗连对象，该对象包罗了数据库毗连所需的信息。
[*]SQLDatabaseChain.from_llm 创建一个 SQL 查询链对象，它结合了 OpenAI 和 SQLDatabase，用于天生 SQL 查询。
[*] 界说 API 路由：
[*]使用 @app.post("/text2sql") 界说了一个 POST 路由，用于接收 JSON 格式的自然语言查询。
[*] 请求处理：
[*]run_sql_query 函数异步处理传入的请求，从请求体中解析出自然语言查询。
[*] 验证和异常处理：
[*]查抄请求体是否包罗 query 字段，而且是否为字符串范例。如果不是，抛出一个 400 错误的 HTTP 异常。
[*]在实验天生和实行 SQL 查询的过程中，如果发生任何异常，抛出一个 500 错误的 HTTP 异常。
[*] 实行 SQL 查询：
[*]使用 db_chain.run 方法实行由自然语言转换而来的 SQL 查询。
[*] 返回效果：
[*]将查询效果以 JSON 格式返回给客户端。
[*] 启动服务器：
[*]在 if __name__ == "__main__": 块中，使用 uvicorn.run 启动服务器，监听所有网络接口上的 8000 端口。
错误处理
[*]HTTPException 用于处理客户端错误（如无效请求体）和服务器错误（如查询实行失败）。
安全性和性能
[*]超时设置（timeout）确保了长时间运行的请求会被适本地终止，以避免资源浪费。
[*]使用异步函数和 Uvicorn 服务器，可以处理高并发请求，提高性能。
部署思量
[*]通过设置 host="0.0.0.0"，服务器可以接收来自任何 IP 地址的毗连，这在部署时需要思量网络安全。
[*]在生产环境中，可能需要配置 HTTPS 和使用反向署理服务器（如 Nginx）。
可扩展性和维护性
[*]FastAPI 应用的布局清晰，易于扩展和维护。
[*]LangChain 的使用提供了灵活的 NLP 处理能力，可以根据需要添加更多的处理链。
通过这个架构，您可以构建一个健壮的 Web 服务，它可以或许理解和处理自然语言查询，并将它们转换为对数据库的 SQL 查询操作。
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/c6619327c074444f9368357b9bdc6380.png
from fastapi import FastAPI, HTTPException, Request
from typing import Dict, Any
from langchain.chains import create_sql_query_chain
from langchain import OpenAI, SQLDatabase
from langchain_experimental.sql import SQLDatabaseChain
import mysql.connector
app = FastAPI()
def init_chain() -> SQLDatabaseChain:
llm = OpenAI(
temperature=0,
base_url="https://jiekou.***",# 修正引号错误
api_key='sk-XXX',# 使用您的 OpenAI API Key
timeout=50000# 设置一个合理的超时时间
)
db = SQLDatabase.from_uri("mysql+pymysql://user:password@127.0.0.1/testDB")
db_chain = SQLDatabaseChain.from_llm(llm=llm, db=db, verbose=True)
return db_chain
@app.post("/text2sql")
async def run_sql_query(request: Request):
db_chain = init_chain()
query = await request.json()
if "query" not in query or not isinstance(query["query"], str):
raise HTTPException(status_code=400, detail="Invalid request body")
try:
result = db_chain.run(query["query"])
return {"result": result}
except Exception as e:
raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
if __name__ == "__main__":
import uvicorn
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)# 监听所有地址 备注：
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数据库举行交互。
LangChain提供SQL链和署理，以基于自然语言提示构建和运行SQL查询。
实现步骤：自然语言——>交给大模子——>大模子天生sql语句——>通过sql语句天生效果
斲丧OpenAI API KEY的token，token需要付费。
openAI API Key收费方式：按照token数量计费，每1000个token收费0.002美元。【按照复兴的字节收费】
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