我要投稿
微信搜一搜，关注“架构师带你玩转AI”
掌握大模型提示工程的核心技巧，轻松实现自然语言到SQL/API的精准转换。 核心内容： 1. Text2SQL技术原理与LangChain实现方案 2. 提示工程在Text2API场景中的关键作用 3. 领域知识注入与多轮对话修正的实际应用
大模型的提示工程（Prompt Engineering） 是通过精心设计输入文本（Prompt），引导大语言模型（LLM）生成符合预期输出的技术。在Text2SQL（自然语言转SQL）和Text2API（自然语言调接口）场景中，提示工程的核心目标是将自然语言问题转化为准确的 SQL 查询和具体的 API 调用参数。
Text2SQL和Text2API的提示工程本质是是将领域知识显式化，通过角色定义和业务知识注入（如数据库Schema、API文档），让模型“理解”自然语言背后的真实意图，并将其转化为可执行的结构化指令。
一、Text2SQL
SQLDatabaseChain，支持将数据库Schema动态注入提示词，实现端到端的SQL生成与执行。LangChain可以自动提取数据库表结构（Schema）作为上下文。支持多轮对话修正SQL语句。from langchain.utilities import SQLDatabasefrom langchain.chains import SQLDatabaseChainfrom langchain_community.llms import OpenAIdb = SQLDatabase.from_uri("sqlite:///sales.db")llm = OpenAI(temperature=0)chain = SQLDatabaseChain.from_llm(llm, db, verbose=True)response = chain.run("2024年销售额超过100万的产品是什么？")SELECT p.name, SUM(o.sales) AS total_sales FROM orders o JOIN products p ON o.product_id = p.id WHERE YEAR(o.date) = 2023 GROUP BY p.id HAVING total_sales > 1000000;
二、Text2API
from langchain.chains import APIChainfrom langchain_community.llms import OpenAIllm = OpenAI(temperature=0)api_docs = """API文档：- 发送邮件：POST /send_email 参数：to（收件人）, subject（主题）, content（内容） - 查询天气：GET /weather 参数：city（城市）, date（日期） """chain = APIChain.from_llm_and_api_docs(llm, api_docs, verbose=True)response = chain.run("给Allen发邮件，主题是会议提醒，内容为明天下午2点开会。")如何实现Text2API？通过自然语言处理技术进行语义解析（含意图识别、实体抽取、上下文理解），结合预加载的API文档信息，利用大语言模型（LLM）生成符合语法规范的API调用请求。
1. API目录管理：维护API文档（端点、参数、权限）。例如：邮件API文档：POST /send_email 参数：to (str), subject (str), content (str) 权限：需用户OAuth令牌 2. 意图识别：模型解析用户指令，匹配目标API。例如：“给Allen发邮件，主题是项目开发进度，内容为‘本周完成80%’” → 调用 /send_email。{ "endpoint": "/send_email", "params": {"to": "zhangsan@company.com", "subject": "项目进度", "content": "本周完成80%"} }53AI，企业落地大模型首选服务商
产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺：免费场景POC验证，效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业
2025-07-18
OpenAI核心研究员：比提示词工程更重要的，是spec-writing
2025-07-17
别再只会写“一句话指令”！用Context Engineering打造企业级AI应用
2025-07-17
一文说明白Context Engineering：AI智能体的动态语境构建术
2025-07-16
Cursor高手用「上下文工程」技巧吊打瞎写prompt的隔壁兄弟
2025-07-16
提示词生成原型别太香！教程一步不落教给你
2025-07-16
Prompt Engineering 快速入门+实战案例
2025-07-15
产品思想实验：在 LINX 指导下的高效 Prompt 设计指南
2025-07-14
看完 Cursor 记忆系统提示词，我收获满满！
2025-05-08
2025-05-08
2025-05-08
2025-05-07
2025-05-19
2025-06-12
2025-05-07
2025-06-27
2025-07-03
2025-04-21
2025-07-08
2025-07-04
2025-06-23
2025-06-14
2025-06-04
2025-06-02
2025-05-17
2025-05-16
回到顶部
粤ICP备17114055号