LangChain

本篇我们将主要介绍如何使用 LangChain 连接 CnosDB 数据库，实现使用自然语言和数据库的交流。

简介

LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它可以实现以下功能：

数据感知：将语言模型与其他数据源连接起来。
主体性：允许语言模型与其环境进行交互。

LangChain 的主要价值在于：

组件化：为使用语言模型提供抽象化的工具，同时还提供了每个抽象化工具的一系列实现。这些组件是模块化且易于使用的，无论你是否使用LangChain框架的其他部分。
现成的链式结构：用于完成特定高级任务的一系列组件的结构化组合。现成的链式结构使得入门变得容易。对于更复杂的应用程序和细致的使用情况，组件使得自定义现有链式结构或构建新的链式结构变得容易。

实现架构

实现架构图

通过架构图可以看出：通过利用 LangChain 的组件与现成的链，使得用户不需要提前去学习如何使用 SQL 脚本与数据库交互，节省了大量的时间与精力。利用 LangChain 、SQLDatabase、SQL Agent 以及 OpenAI 大型语言模型的强大功能，我们已经可以做到创建应用程序，实现让用户使用自然语言与 CnosDB 交流。

安装部署 LangChain

执行下面命令：

pip install langchain

安装 CnosDB 依赖

pip install cnos-connector
# cnosdb_connector版本需要大于0.1.8

连接CnosDB

使用 cnosdb_connector 以及 SQLDatabase 连接 CnosDB，需要创建 SQLDatabase 所需的 uri：

# 使用 make_cnosdb_langchain_uri 来创建uri
uri = cnosdb_connector.make_cnosdb_langchain_uri()
# 通过 SQLDatabase.from_uri 来创建 DB
db = SQLDatabase.from_uri(uri)

或者使用 SQLDatabase 的 from_cnosdb 方法:

def SQLDatabase.from_cnosdb(url: str = "127.0.0.1:8902",
                              user: str = "root",
                              password: str = "",
                              tenant: str = "cnosdb",
                              database: str = "public")

参数名	描述
url	CnosDB服务的HTTP连接主机名和端口号，不包括 "http://" 或 "https://"，默认值为 "127.0.0.1:8902"。
user	用于连接到CnosDB服务的用户名，默认值为 "root"。
password	连接到CnosDB服务的用户密码，默认值为空字符串 ""。
tenant	用于连接到CnosDB服务的租户名称，默认值为 "cnosdb"。
database	CnosDB租户中数据库的名称。

使用示例

# 使用 SQLDatabase 连接 CnosDB
from cnosdb_connector import make_cnosdb_langchain_uri
from langchain import SQLDatabase

uri = cnosdb_connector.make_cnosdb_langchain_uri()
db = SQLDatabase.from_uri(uri)

# 创建 OpenAI Chat LLM
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(temperature=0, model_name="gpt-3.5-turbo")

SQL Database Chain 示例

下面例子演示了如何利用 SQL Chain 通过数据库来回答一个问题：

from langchain import SQLDatabaseChain

db_chain = SQLDatabaseChain.from_llm(llm, db, verbose=True)

db_chain.run(
    "What is the average temperature of air at station XiaoMaiDao between October 19, 2022 and October 20, 2022?"
)

> Entering new  chain...
What is the average temperature of air at station XiaoMaiDao between October 19, 2022 and Occtober 20, 2022?
SQLQuery:SELECT AVG(temperature) FROM air WHERE station = 'XiaoMaiDao' AND time >= '2022-10-19' AND time < '2022-10-20'
SQLResult: [(68.0,)]
Answer:The average temperature of air at station XiaoMaiDao between October 19, 2022 and October 20, 2022 is 68.0.
> Finished chain.

SQL Database Agent 示例

from langchain.agents import create_sql_agent
from langchain.agents.agent_toolkits import SQLDatabaseToolkit

toolkit = SQLDatabaseToolkit(db=db, llm=llm)
agent = create_sql_agent(llm=llm, toolkit=toolkit, verbose=True)

agent.run(
    "What is the average temperature of air at station XiaoMaiDao between October 19, 2022 and Occtober 20, 2022?"
)

> Entering new  chain...
Action: sql_db_list_tables
Action Input: ""
Observation: air
Thought:The "air" table seems relevant to the question. I should query the schema of the "air" table to see what columns are available.
Action: sql_db_schema
Action Input: "air"
Observation: 
CREATE TABLE air (
    pressure FLOAT, 
    station STRING, 
    temperature FLOAT, 
    time TIMESTAMP, 
    visibility FLOAT
)

/*
3 rows from air table:
pressure    station temperature time    visibility
75.0    XiaoMaiDao  67.0    2022-10-19T03:40:00 54.0
77.0    XiaoMaiDao  69.0    2022-10-19T04:40:00 56.0
76.0    XiaoMaiDao  68.0    2022-10-19T05:40:00 55.0
*/
Thought:The "temperature" column in the "air" table is relevant to the question. I can query the average temperature between the specified dates.
Action: sql_db_query
Action Input: "SELECT AVG(temperature) FROM air WHERE station = 'XiaoMaiDao' AND time >= '2022-10-19' AND time <= '2022-10-20'"
Observation: [(68.0,)]
Thought:The average temperature of air at station XiaoMaiDao between October 19, 2022 and October 20, 2022 is 68.0. 
Final Answer: 68.0

> Finished chain.

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使用示例​

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