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LangStudio实现自然语言到SQL的自动化流程，大幅提高数据分析效率。 核心内容： 1. LangStudio构建nl2sql应用流的详细步骤 2. 通过Python节点与LLM协同工作，实现SQL代码自动生成 3. 应用模板的自定义与数据库访问配置要点
善念发而知之，而充之；恶念发而知之，而遏之。 ——王阳明
本文介绍如何使用LangStudio构建nl2sql应用流。在该工作流中，首先通过Python节点获取数据库表基本信息，然后将问题以及数据库表信息传递给LLM，让LLM生成查询SQL代码，最后通过Python节点执行SQL，并将查询结果返回给用户。该模板仅以阿里云RDS-MySQL数据库为例，其他数据库请自行在本模板基础上二次开发。
具体创建LangStudio应用步骤可以看此链接：https://help.aliyun.com/zh/pai/user-guide/nl2sql-flow?spm=a2c4g.11186623.0.i16
不过我截图给大家看下怎么创建LangStudio应用：
现在可以构建应用流了：
注意这一步非常重要的一点就是：这里VPC需要和数据库所在的VPC保持一致，或者已经打通。，否则的话访问数据库会超时。
构建好了之后页面是这样的：
我们可以看到左边的流概览图是用户输入的问题和数据库ddl，中间是大模型，最后是执行和输出。这个流程是自动生成的在你创建对应应用模板的时候，当然这个流中间任何节点都可以改变。
右边是左边各个节点的映射，可以是Python代码，大模型以及输出样式等。
我们的ddl和execute节点，选择的connection是mysql类型连接，通过Python创建db实例和执行相关sql。大模型是通义千问，LLM通过对用户的问题和ddl的理解生成相关的sql语句，给到execute节点执行，最后将结果输出。
我们可以测试一下：点击对话，输入：帮我查一下template_user表中xxx的数据:
看下效果：
查询成功了，大模型成功理解了我们的需求并且执行结果也是对的，当然这些都可以通过langchain开发去实现，不过阿里云已经有了PAI（人工智能平台），那就可以直接在上面开发和部署。
以后可以不断完善工作流来满足复杂业务场景的数据分析，做到真正的AGBI。
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