提升SQL问答能力：优化SQL查询生成提示的策略-优快云博客

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## 引言

在当今数据驱动的世界中，处理SQL查询是获取和分析信息的关键技能。为了提高SQL查询生成的准确性和效率，尤其是在问答场景中，我们可以运用一些提示策略。本指南将介绍如何利用`create_sql_query_chain`提升SQL查询的生成能力，主要聚焦于如何在提示中获取相关的数据库信息。

## 主要内容

### SQL方言对生成链提示的影响

不同数据库系统的SQL方言可能会有所不同，这会影响到SQL查询的生成。使用`create_sql_query_chain`和`SQLDatabase`时，对于以下方言，已内置处理支持：

```python
from langchain.chains.sql_database.prompt import SQL_PROMPTS

print(list(SQL_PROMPTS))
# ['crate', 'duckdb', 'googlesql', 'mssql', 'mysql', 'mariadb', 'oracle', 'postgresql', 'sqlite', 'clickhouse', 'prestodb']

在使用SQLite时，我们将生成一个特定于SQLite的提示。

使用SQLDatabase.get_context格式化Schema信息

在大多数SQL链中，为模型提供数据库模式的一部分是必要的。可以通过SQLDatabase.get_context方法获取表名、模式和每个表的样本行：

context = db.get_context()
print(context["table_info"])

这样做的好处是可以提供给模型必要的上下文信息，使其生成有效的SQL查询。

构建和选择示例来协助模型

在提示中包含自然语言问题转化为有效SQL查询的示例可以提高模型的性能，尤其是对于复杂查询。例如：

examples = [
    {"input": "列出所有艺术家。", "query": "SELECT * FROM Artist;"},
    {"input": "查找AC/DC的所有专辑。", "query": "SELECT * FROM Album WHERE ArtistId = (SELECT ArtistId FROM Artist WHERE Name = 'AC/DC');"},
    # 更多示例...
]

我们可以创建一个带有这些示例的提示：

from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate

example_prompt = PromptTemplate.from_template("用户输入：{input}\nSQL查询：{query}")
prompt = FewShotPromptTemplate(
    examples=examples[:5],
    example_prompt=example_prompt,
    prefix="您是SQLite专家。根据输入问题，请创建一个语法正确的SQLite查询。除非另有说明，请不要返回超过{top_k}行。\n\n以下是相关的表信息：{table_info}\n\n以下是一些问题和相应SQL查询的示例。",
    suffix="用户输入：{input}\nSQL查询：",
    input_variables=["input", "top_k", "table_info"],
)

代码示例

from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate

example_prompt = PromptTemplate.from_template("用户输入：{input}\nSQL查询：{query}")
prompt = FewShotPromptTemplate(
    examples=examples[:5],
    example_prompt=example_prompt,
    prefix="您是SQLite专家。根据输入问题，创建一个语法正确的SQLite查询。",
    suffix="用户输入：{input}\nSQL查询：",
    input_variables=["input", "top_k", "table_info"],
)

print(prompt.format(input="有多少艺术家？", top_k=3, table_info="foo"))

常见问题和解决方案

网络限制问题：在某些地区，使用API时可能会遇到网络限制，建议使用API代理服务来提高访问的稳定性。
数据库模式过大：当数据库模式过大时，可以根据用户输入选择性地插入相关的表定义，避免超出模型的上下文窗口。

总结与进一步学习资源

本文介绍了提升SQL查询生成能力的一些实用策略。通过合理利用SQL方言、模式信息和示例提示，可以显著改善SQL问答系统的性能。进一步的学习可以参考以下资源：

参考资料

LangChain Documentation: SQLDatabase
SQLAlchemy Documentation: SQLAlchemy

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