一、架构设计

1.核心组件：

• MySQL：存储结构化数据（如用户信息、订单记录等）。
• LangChain SQL Agent：解析自然语言问题，生成并执行 SQL 查询。
• RAG 模块：结合向量数据库（如 FAISS）和文本检索，处理非结构化数据。
• 对话管理：维护多轮对话上下文。

2.工作流程：

用户输入 → 意图识别 → 路由到 SQL Agent 或 RAG → 执行查询 → 结果生成 → 返回自然语言回答

二、环境准备

1.安装依赖库：

2.MySQL 数据库准备： 

创建示例数据库 company 和表：

三、初始化 SQL Agent 

1.连接 MySQL 数据库：

2.测试基础查询： 

 

四、构建多层 RAG 系统 

1. 结构化数据层（SQL）

• 功能：处理数值查询、条件过滤、聚合计算等。

• 示例问题：

  • "列出薪资高于 80000 的员工"

  • "统计每个部门的人数"

2. 非结构化数据层（RAG）

        1.文档向量化存储：

         2.检索增强生成： 

五、路由与集成 

1.意图识别路由：

2.多轮对话管理： 

六、高级优化 

1.SQL 安全防护：

2.混合查询处理： 

3.性能优化： 

• 为高频查询添加 MySQL 索引

• 使用 Redis 缓存常见查询结果

• 限制 SQL 结果集大小（避免超长响应）

七、部署与测试

1.封装为 ChatBot：

2.测试案例： 

八、常见问题处理 

1.SQL 注入防御：

• 使用 LangChain 的参数化查询

• 限制用户权限为只读账户

2.复杂问题拆解：

3.失败回退机制： 

通过以上步骤，即可构建一个支持结构化数据查询和非结构化文档检索的多层 RAG ChatBot。 

如何学习大模型 AI ？
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