使用自然语言与数据库交互：深入探索SQL-LlamaCPP和LangChain的结合-优快云博客

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引言

在大数据时代，能够有效地从数据库中提取信息是各个领域的关键技能。然而，许多人面临的挑战是SQL语言的复杂性和陡峭的学习曲线。今天，我们将探讨SQL-LlamaCPP，它允许用户使用自然语言与SQL数据库交互。更令人兴奋的是，SQL-LlamaCPP结合了LangChain和Mistral-7b模型，我们将展示如何在Mac设备上本地运行推理。

主要内容

环境设置

首先，我们需要设置一个兼容的Python环境。在Mac上，我们使用Miniforge，这是一种轻量级的Conda分发。

wget https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-MacOSX-arm64.sh
bash Miniforge3-MacOSX-arm64.sh
conda create -n llama python=3.9.16
conda activate /Users/rlm/miniforge3/envs/llama
CMAKE_ARGS="-DLLAMA_METAL=on" FORCE_CMAKE=1 pip install -U llama-cpp-python --no-cache-dir

使用LangChain

接下来，确保安装了LangChain CLI，因为SQL-LlamaCPP是依赖于LangChain架构的。

pip install -U langchain-cli

创建并设置LangChain项目：

langchain app new my-app --package sql-llamacpp

或者，将此功能添加到现有项目中：

langchain app add sql-llamacpp

在你的server.py文件中添加以下代码：

from sql_llamacpp import chain as sql_llamacpp_chain

add_routes(app, sql_llamacpp_chain, path="/sql-llamacpp")

运行和访问SQL-LlamaCPP

启动LangServe实例来运行本地服务器：

langchain serve

这将启动一个在http://localhost:8000运行的FastAPI应用。你可以通过http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，访问SQL-LlamaCPP的操场位于http://127.0.0.1:8000/sql-llamacpp/playground。

代码示例

下面是如何使用RemoteRunnable访问SQL-LlamaCPP模板的代码示例：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/sql-llamacpp")

response = runnable.run("Find the player with the highest scoring average in 2023 NBA season")
print(response)