如何在CSV数据上实现问答系统_将csv文件转化成问答对-优快云博客

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随着大规模语言模型（LLMs）在各种数据源上构建问答系统的能力增强，我们可以利用这些技术在CSV文件上构建问答系统。与SQL数据库类似，与CSV文件协作的关键是为LLM提供工具，以便查询和交互数据。本文将介绍两种主要方法：将CSV加载到SQL数据库中或使用Python环境中的Pandas库来交互数据。我们将从实用角度详细介绍这两种方法。

技术背景介绍

CSV文件是一种常见的表格数据存储格式，适合存储结构化数据。借助AI技术，我们可以通过自然语言对CSV数据进行查询，从而提供简便的数据分析手段。

核心原理解析

SQL方法：将CSV数据加载到SQL数据库中，利用SQL语句进行数据查询。其优点是可以对SQL查询进行权限限制和语法清理，以提高安全性。
Pandas方法：利用Pandas库直接在内存中读取CSV文件进行数据处理。这种方法在开发和调试时更加灵活，但在生产环境中须注意执行代码的安全性。

代码实现演示

方法一：使用SQL进行数据查询

首先，我们将CSV数据加载到SQLite数据库中并进行查询。

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
from langchain_community.utilities import SQLDatabase

# 加载CSV文件
df = pd.read_csv("titanic.csv")

# 创建SQLite引擎并将数据加载为表
engine = create_engine("sqlite:///titanic.db")
df.to_sql("titanic", engine, index=False)

# 实例化SQL数据库
db = SQLDatabase(engine=engine)

# 执行SQL查询
query_result = db.run("SELECT AVG(Age) AS Average_Age FROM titanic WHERE Survived = 1;")
print(f"The average age of survivors is {query_result[0][0]:.2f} years.")

方法二：使用Pandas进行数据处理

使用Pandas库直接处理CSV数据，并进行简单的数据分析。

import pandas as pd
from langchain_experimental.tools import PythonAstREPLTool

# 读取CSV文件到DataFrame
df = pd.read_csv("titanic.csv")

# 创建Python执行工具
tool = PythonAstREPLTool(locals={"df": df})

# 执行数据分析任务
correlation = tool.invoke("df[['Age', 'Fare']].corr().iloc[0,1]")
print(f"The correlation between Age and Fare is {correlation:.3f}")