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利用RAG技术,构建一个能与数据库对话的SQL助手,让自然语言查询成为可能。 核心内容: 1. RAG系统如何将自然语言转化为SQL查询 2. 技术栈介绍:LangChain、LangGraph、Streamlit 3. 系统架构和内部工作流程解析
RAG(检索增强生成)系统通过利用大语言模型(LLM)并将其与特定数据源集成,使用户可以使用自然语言提出问题。
我将在本文重点介绍 RAG 的一个具体应用:将用户的自然语言转化成 SQL 查询并在数据库引擎上执行,最后以自然语言的形式返回结果。
最终我们将会得到一个能执行单表和联表查询的 SQL 助手:
我们的主要技术栈:
SQL 的 RAG 系统通过将 LLM 与真实数据库上下文结合,帮助生成更准确的结果。LLM 不仅仅依赖通用训练数据,而是利用检索到的上下文生成精确、实时的响应。这些上下文来自数据库的模式元数据。
当用户提出问题时,系统会自动将上下文与问题一起作为提示的一部分提供。这帮助 LLM 理解 SQL 方言、可用表、关系和列数据,从而构建语法和语义正确的查询。
这些查询随后提交给数据库引擎,检索到的结果被转化为自然语言。
下图展示了整体系统架构——用户、数据库和大型语言模型如何通过应用层交互。
应用层内的工作流程通常分为以下几个阶段:
LangChain 是一个框架,旨在帮助将 LLM 与外部系统(如 SQL 数据库、API 和文件存储)集成,简化 AI 应用的构建。
LangGraph 是 LangChain 的扩展,是一个编排框架,支持有状态的工作流程,允许系统在工作流程的多个步骤中保持上下文。
Streamlit 是一个开源 Python 库,可用于构建简单、交互式的 Web 应用,完全使用纯 Python。
现在让我们逐步了解其构建过程——从项目设置到数据库连接、模型编排和前端集成。
db_connections.py:负责管理数据库链接,以及获取数据库中表相关重要元数据的代码。
sql_query_graph.py:定义了从接收用户问题、编写 SQL 查询、执行查询到生成最终答案的 4 个核心函数,最后使用 LangGraph 将这 4 个核心函数组织成逻辑工作流。
1. write_query:生成语法正确的 SQL 查询。
write_query → execute_query → generate_answer
使用 StateGraph 创建图工作流,编译并运行。
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