利用 LangChain 框架将数据库与大语言模型结合，实现自然语言查询数据及构建智能问答机器人。该方案降低 SQL 学习门槛，让非技术人员也能轻松完成数据分析任务。重点介绍相关应用场景及基础思路。
在检索增强生成（RAG）或 ReAct 等场景中，往往需要将数据库与大模型能力相结合。LangChain 官方文档的 SQL 能力部分提供了很好的示例，封装了许多相关内容。
在没有人工智能介入之前，完成数据查询与分析通常需要相关人员具备扎实的数据库功底。而在 LangChain 结合大语言模型后，应对这些问题变得相当轻松——核心在于设计清晰的提示词。
传统工作流程中，若要在数据库中搜索信息，必须掌握相应的数据库技术，比如编写 SQL 语句。这本身具有较高的学习成本。如果能用自然语言代替这个过程，任何人都无需学习复杂的 SQL 语法，即可轻松进行数据查询。
除了直接生成查询，还可以根据数据库中的数据回答用户的问题。通过自然语言交互，系统能够理解意图并返回准确的数据结果，极大地降低了使用门槛。
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