大模型 LLM 在 Text2SQL 领域的应用实践。首先阐述了 Text2SQL 的基本概念，即将自然语言转换为 SQL 查询。接着详细讲解了 LangChain 框架的核心组件，包括 Models、Indexes、Chains 等。重点演示了如何利用 SQLDatabaseChain 连接 LLM 与 SQLite 数据库，实现了中文和英文提问自动转换为 SQL 并执行的功能。文章还指出了当前方案在幻觉、安全性和性能方面的潜在问题，并提出了相应的改进措施和最佳实践，旨在帮助开发者构建更稳定的 Text2SQL 应用系统。
目前，大语言模型（LLM）的一个热门应用方向是 Text2SQL。它可以帮助用户快速生成想要查询的 SQL 语句，再结合可视化技术可以降低使用数据的门槛，更便捷地支持决策。本文将从以下四个方面介绍 LLM 在 Text2SQL 应用上的基础实践：
Text-to-SQL（或 Text2SQL），顾名思义就是把文本转化为 SQL 语言。更学术一点的定义是：把数据库领域下的自然语言（Natural Language, NL）问题，转化为在关系型数据库中可以执行的结构化查询语言（Structured Query Language, SQL）。因此 Text-to-SQL 也可以被简写为 NL2SQL。
SELECT * FROM t_user ORDER BY id DESC LIMIT 10。Text2SQL 应用主要是帮助用户减少开发时间，降低开发成本。'打破人与结构化数据之间的壁垒'，即普通用户可以通过自然语言描述完成复杂数据库的查询工作，得到想要的结果。
基于 LLM 的应用开发基本架构如上图所示。本文介绍以 LangChain + OpenAI + RDB 的方式来实现 Text2SQL 的实践方案。
LangChain 是一个面向大语言模型的应用开发框架。如果将大语言模型比作人的大脑，那么可以将 LangChain 比作人的五官和四肢，它可以将外部数据源、工具和大语言模型连接在一起，既可以补充大语言模型的输入，也可以承接大语言模型的输出。
LangChain 提供各种不同的组件帮助使用 LLM，如下图所示，核心组件有 Models、Indexes、Chains、Memory、Prompt 以及 Agent。
LangChain 本身不提供 LLM，提供通用的接口访问 LLM，可以很方便地更换底层的 LLM 以及自定义自己的 LLM。主要有两大类的 Models：
与模型交互可以通过给予 Prompt 的方式，LangChain 通过 PromptTemplate 的方式方便我们构建以及复用 Prompt。
代码示例如下：
from langchain import PromptTemplate
# 定义提示模板
prompt = PromptTemplate(
input_variables=["question"],
template="""简洁和专业的来回答用户的问题。
如果无法从中得到答案，请说'根据已知信息无法回答该问题'或'没有提供足够的相关信息'，不允许在答案中添加编造成分，答案请使用中文。
问题是：{question}"""
)
print(prompt.format_prompt(question="如何进行数据治理"))
索引和外部数据进行集成，用于从外部数据获取答案。主要的步骤包括：
LangChain 通过 chain 将各个组件进行链接，以及 chain 之间进行链接，用于简化复杂应用程序的实现。其中主要有 LLMChain、SQLDatabase Chain 以及 Sequential Chain。
最基本的链为 LLMChain，由 PromptTemplate、LLM 和 OutputParser 组成。LLM 的输出一般为文本，OutputParser 用于让 LLM 结构化输出并进行结果解析，方便后续的调用。
其实现原理包含三步：
代码如下所示：
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
from langchain import OpenAI
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "Your openai key"
# 定义模型
llm = OpenAI(temperature=0)
# 定义提示模板
prompt = PromptTemplate(
input_variables=["question"],
template="""简洁和专业的来回答用户的问题。
如果无法从中得到答案，请说'根据已知信息无法回答该问题'或'没有提供足够的相关信息'，不允许在答案中添加编造成分，答案请使用中文。
问题是：{question}"""
)
# 定义 chain
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt, verbose=True)
# 执行 chain
print(chain.run("如何开展数据治理"))
SQLDatabaseChain 能够通过模型自动生成 SQL 并执行，其实现原理如图所示，包含如下过程：
SequentialChains 是按预定义顺序执行的链。SimpleSequentialChain 为顺序链的最简单形式，其中每个步骤都有一个单一的输入/输出，一个步骤的输出是下一个步骤的输入。SequentialChain 为顺序链更通用的形式，允许多个输入/输出。
正常情况下 Chain 无状态的，每次交互都是独立的，无法知道之前历史交互的信息。LangChain 使用 Memory 组件保存和管理历史消息，这样可以跨多轮进行对话，在当前会话中保留历史会话的上下文。Memory 组件支持多种存储介质，可以与 Mongo、Redis、SQLite 等进行集成，以及简单直接形式就是 Buffer Memory。
Agent 字面含义就是代理，如果说 LLM 是大脑，Agent 就是代理大脑使用 Tools。目前的大模型一般都存在知识过时、逻辑计算能力低等问题，通过 Agent 访问工具，可以去解决这些问题。目前这个领域特别活跃，诞生了类似 AutoGPT、BabyAGI、AgentGPT 等一堆优秀的项目。传统使用 LLM，需要给定 Prompt 一步一步地达成目标，通过 Agent 是给定目标，其会自动规划并达到目标。
LangChain 提供基于 LLM 的 SQLDatabaseChain，可以利用 LLM 的能力将自然语言的 query 转化为 SQL，连接 DB 进行查询，并利用 LLM 来组装润色结果，返回最终 answer。
在后台，LangChain 使用 SQLAlchemy 连接到 SQL 数据库。因此，SQLDatabaseChain 可以与 SQLAlchemy 支持的任何 SQL 方言一起使用，例如 MS SQL、MySQL、MariaDB、PostgreSQL、Oracle 和 SQLite。
本案例使用 SQLite 和示例 Chinook 数据库，用户可按照 https://database.guide/2-sample-databases-sqlite/ 上的说明进行设置。Chinook 表示一个数字多媒体商店，包含了顾客（Customer）、雇员（Employee）、歌曲（Track）、订单（Invoice）及其相关的表和数据，数据模型如下图所示。
需求：测试中文提问'总共有多少员工？'，即英文提问'How many employees are there?'。
期望：模型先给出查询 Employee 表记录数的 SQL，再根据查询结果给出最终的答案。
代码如下所示：
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.utilities import SQLDatabase
from langchain_experimental.sql import SQLDatabaseChain
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "Your openai key"
db = SQLDatabase.from_uri("sqlite:///..../Chinook.db")
llm = OpenAI(temperature=0, verbose=True)
db_chain = SQLDatabaseChain.from_llm(llm, db, verbose=True)
result = db_chain.run("总共有多少员工?")
print(result)
输出结果如下：
这里我们使用商业化的 OpenAI，并将其 temperature 设为 0，因为查询 DB 不太需要创造性和多样性。从返回的过程来看，自然语言被翻译成了 SQL，得到查询结果后，解析包装结果，最终返回我们可以理解的答案。这里 LLM 成功将'总共'转成 select count(*)，并准确地识别出表名，且最终组装出正确的结果。
注意：对于数据敏感项目，可以在 SQLDatabaseChain 初始化中指定 return_direct=True，以直接返回 SQL 查询的输出，而无需任何其他格式设置。这样可以防止 LLM 看到数据库中的任何内容。但请注意，默认情况下，LLM 仍然可以访问数据库方案（即所用方言、表名和列名）。
也可以得到我们想要的结果：
通过上例，我们可以借助 LangChain 提供的 SQLDatabaseChain，轻松地连接 LLM 与 Database，自然语言的方式输入，自然语言的方式输出，借助 LLM 的强大能力来理解问题、生成 SQL 查询数据并输出结果。
随着大模型的发展，LangChain 是目前最火的 LLM 开发框架之一，能和外部数据源交互、能集成各种常用的组件等等，大大降低了 LLM 应用开发的门槛。基于 SQLDatabaseChain 实现的 Text2SQL 只是最基础的实践方式，但对于逻辑复杂的查询在稳定性、可靠性、安全性方面可能无法达到预期，比如输出幻觉问题、数据安全问题。
总之，实现高稳定、高可靠的基于 LLM 的应用，是一个持续改进的过程，是一个多种技术相结合的过程。未来我们将继续探索更高效的 Schema 压缩策略以及更精准的 Prompt 工程方法，以提升 Text2SQL 在实际生产环境中的可用性。
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