SQL-агент: вопросы к базе обычным языком

О чём урок

Корпоративные клиенты часто хранят и обрабатывают информацию в реляционных базах данных, но эффективный запрос к таким базам данных требует специальных знаний о базовой структуре базы данных, а также сильных навыков кодирования SQL. Один из способов решения этих проблем — создать LLM agent, способный генерировать и выполнять SQL-запросы на основе естественного языка. Например, если пользователь спрашивает: what are the top 4 rows in table X, agent должен быть способен сгенерировать SELECT * FROM X LIMIT 4, выполнить этот запрос и вернуть результат пользователю. В этом блокноте мы рассмотрим, как настроить sql agent с использованием langchain и моделей Cohere. Мы исследуем два способа достижения этой цели: один с использованием абстракции create_sql_agent из langchain-cohere, а другой — с использованием Cohere ReAct Agent для ответов на вопросы по базам данных SQL. Мы покажем, как это можно сделать без проблем с помощью существующего SQLDBToolkit от langchain. Опция create_sql_agent рекомендуется для большинства случаев использования и может быть настроена без особых проблем. SQL Agent с create_sql_agent SQL Agent с использованием Cohere ReAct Agent Настройка Toolkit SQL Agent SQL Agent с context Абстракция create_sql_agent предоставляет доступ к SQLDBTookit и представляет собой простое в использовании low-code решение для создания agent, отвечающего на вопросы по источнику знаний базы данных. Agent способен вызвать правильный инструмент из toolkit, чтобы узнать доступные таблицы в базе данных. Agent способен выполнять и запрашивать соответствующие таблицы, включая выполнение необходимых объединений таблиц для ответа на запрос пользователя. В предыдущем разделе мы использовали встроенную абстракцию из langchain для ответов на вопросы по источнику знаний базы данных. Теперь давайте построим аналогичный agent с нуля и лучше поймем, как различные компоненты, такие как tools, prompts и function calling, работают вместе, чтобы обеспечить успешную реализацию agent. Langchain уже имеет SQLDBToolkit, который состоит из 4 tools для генерации, выполнения и проверки SQL-запросов.

План урока

1. Мотивация
2. Цель
3. Настройка Toolkit
4. SQL Agent
5. SQL Agent с context