如何用chatGTP function calling 写sql query，附代码！

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原创最新推荐文章于 2026-09-05 13:36:02 发布 545 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

OpenAI开发系列（十二）：Function calling功能的流程优化与多轮对话实现本文首先概述了Function calling流程的优化思路，接着分别详细介绍了两种主要的优化方法：自动编写函数和编写自动应答函数。这两种优化方法可以显著提高Function calling的效率和实用性。最后，演示了如何实现一个多轮对话函数。阅读详情

当与数据库工作时，查询特定数据是至关重要的。如果您可以简单地提出一个自然语言问题来获取所需的数据，而不是手动编写SQL查询，那会怎样呢？有了ChatGPT的函数调用功能，我们可以做到这一点！

让我们看看如何建立一个使用ChatGPT为我们生成SQL查询的系统，以Chinook样本数据库为例。

1. 连接到数据库

首先，我们需要建立与SQLite数据库的连接。

import sqlite3

conn = sqlite3.connect("data/Chinook.db")
print("成功打开数据库")

2. 提取数据库架构

为了做出明智的查询，ChatGPT需要理解我们数据库的结构。我们可以通过创建实用函数来提取表名、列名和整体数据库信息来实现这一点。

def get_table_names(conn):
    table_names = []
    tables = conn.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';")
    for table in tables.fetchall():
        table_names.append(table[0])
    return table_names

def get_column_names(conn, table_name):
    column_names = []
    columns = conn.execute(f"PRAGMA table_info('{table_name}');").fetchall()
    for col in columns:
        column_names.append(col[1])
    return column_names

def get_database_info(conn):
    table_dicts = []
    for table_name in get_table_names(conn):
        columns_names = get_column_names(conn, table_name)
        table_dicts.append({"table_name": table_name, "column_names": columns_names})
    return table_dicts

使用这些函数，您现在可以为数据库生成一个架构表示。

3. 为ChatGPT定义函数规范

有了数据库架构，我们可以为ChatGPT定义一个函数规范。这将为模型提供有关我们数据库结构的上下文，并告诉它如何生成SQL查询。

database_schema_dict = get_database_info(conn)
database_schema_string = "\n".join(
    [
        f"Table: {table['table_name']}\nColumns: {', '.join(table['column_names'])}"
        for table in database_schema_dict
    ]
)

functions = [
    {
        "name": "ask_database",
        "description": "使用此功能回答用户关于音乐的问题。输入应该是一个完整的SQL查询。",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "query": {
                    "type": "string",
                    "description": f"使用此数据库架构提取信息的SQL查询：{database_schema_string}。查询应以纯文本返回，而不是JSON。"
                }
            },
            "required": ["query"],
        },
    }
]

4. 执行SQL查询

接下来，我们需要一个函数来执行针对我们数据库的生成的SQL查询。

def ask_database(conn, query):
    try:
        results = str(conn.execute(query).fetchall())
    except Exception as e:
        results = f"查询失败，错误为：{e}"
    return results

5. ChatGPT交互和SQL查询执行

现在，使用ChatGPT API，我们可以与模型互动。当我们从模型得到一个函数调用的响应时，我们可以执行SQL查询并返回结果。

messages = []
messages.append({"role": "system", "content": "通过生成针对Chinook音乐数据库的SQL查询来回答用户问题。"})
messages.append({"role": "user", "content": "你好，哪5位艺术家的歌曲数量最多？"})

chat_response = chat_completion_request(messages, functions)
assistant_message = chat_response.json()["choices"][0]["message"]
messages.append(assistant_message)

if assistant_message.get("function_call"):
    results = execute_function_call(assistant_message)
    messages.append({"role": "function", "name": assistant_message["function_call"]["name"], "content": results})

结论

通过将ChatGPT与数据库交互相结合，我们展示了如何使用自然语言问题生成SQL查询。这种方法允许更直观地检索数据，尤其是对于可能不熟悉SQL语法的用户。但是，请始终确保验证并清洁生成的查询，特别是在生产环境中使用时，以保持数据完整性和安全性。

代码

原文文末见github code ink

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