自然语言转 SQL:通过 One API 将 llama3 模型部署在 Bytebase SQL 编辑器

使用 Open AI 兼容的 API,可以在 Bytebase SQL 编辑器中使用自然语言查询数据库。

出于数据安全的考虑,私有部署大语言模型是一个较好的选择 – 本文选择功能强大的开源模型 llama3。

由于 OpenAI 默认阻止出站流量,为了简化网络配置,同时进一步防止令牌泄漏,我们使用开源项目 One API 作为中转,将 Bytebase 符合 OpenAI API 规范的请求与 llama3 API 的请求相转换。

准备

通过 Docker 运行 llama3 模型

在 terminal 运行如下命令,以在 Docker 中使用 ollama 运行 llama3:

docker run -d -p 11434:11434 --name ollama --restart always ollama/ollam
在 Grafana 中使用自然语言生成查询,通常依赖于 LLM 插件(如 `alexanderzobnin-zabbix-llm` 或其他社区开发的 LLM 插件),这些插件可以将用户输入的自然语言换为 SQL、PromQL 或其他数据源支持的查询语句。 ### 使用自然语言生成 Grafana 查询的基本步骤如下: #### 1. 安装 LLM 插件 首先确保你已经在 Grafana 中安装了支持自然语言查询的 LLM 插件。例如: ```bash grafana-cli plugins install alexanderzobnin-zabbix-llm ``` 然后重启 Grafana 并在 UI 中启用插件。 #### 2. 配置 LLM API 接口 进入 Grafana 的 **Configuration > Plugins** 页面,找到已安装的 LLM 插件并配置其连接信息: - **LLM API 地址**:填写本地或远程 LLM 提供的 API 地址(如 Ollama 的 `http://localhost:11434/api/generate`)。 - **模型名称**:选择你要使用的模型(如 `llama3`)。 - **认证信息(可选)** #### 3. 在面板中使用自然语言查询 打开一个仪表板,添加一个新的面板,在查询编辑器中切换到 LLM 模式: - 输入你的自然语言请求,例如: ``` 显示过去一小时 CPU 使用率最高的五个主机 ``` - 插件会调用 LLM 将该语句换为对应的查询语言(如 PromQL、SQL 等)。 - 执行后即可看到结果图表。 #### 4. 调整提示词(Prompt)以优化输出 一些插件允许你自定义提示词模板,以更好地适应特定的数据结构和业务逻辑。例如你可以告诉模型: > “你是一个 PromQL 查询生成器,所有查询应基于 `container_cpu_usage_seconds_total` 指标。” 这样可以提高生成查询的准确性。 --- ### 示例:自然语言 → PromQL 查询 **自然语言输入:** ``` 显示过去5分钟内 HTTP 错误数超过100的微服务 ``` **LLM 输出的 PromQL:** ```promql {job="http-server"} |~ "HTTP/1.1\" 5" [5m] > 100 ``` --- ### 注意事项 - LLM 生成的查询可能不完全准确,建议人工校验。 - 数据源类型(如 MySQL、PostgreSQL、Prometheus)会影响提示词的设计。 - 可结合本地部署的 LLM(如 llama3)来保证隐私和响应速度。 ---
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