通过Llama Index实现大模型的SQL生成的三种方法详解




from llama_index import LlamaIndex, Document
 
# 方法一:使用基本的SQL生成
def generate_basic_sql(query: str, llama_index: LlamaIndex):
    # 使用LlamaIndex的search方法进行搜索,并获取结果
    results = llama_index.search(query, top_k=5)
    # 遍历结果并生成简单的SQL查询
    for rank, doc in enumerate(results, start=1):
        print(f"SELECT * FROM table WHERE column LIKE '%{doc.text}%';")
 
# 方法二:使用带有条件的SQL生成
def generate_conditional_sql(query: str, llama_index: LlamaIndex):
    results = llama_index.search(query, top_k=5)
    for rank, doc in enumerate(results, start=1):
        conditions = [f"column LIKE '%{term}%'" for term in doc.terms]
        condition_str = " AND ".join(conditions)
        print(f"SELECT * FROM table WHERE {condition_str};")
 
# 方法三:使用聚合函数生成SQL
def generate_aggregate_sql(query: str, llama_index: LlamaIndex):
    results = llama_index.search(query, top_k=5)
    for rank, doc in enumerate(results, start=1):
        print(f"SELECT COUNT(*), AVG(column) FROM table WHERE column LIKE '%{doc.text}%';")
 
# 假设我们已经有了一个LlamaIndex对象llama_index
# 我们可以使用以上三种方法生成SQL查询

这个代码示例展示了如何使用Llama Index库来生成不同类型的SQL查询。首先,我们定义了三个函数,分别用于生成基本的、带条件的以及带聚合函数的SQL查询。然后,我们假设有一个已经加载好的LlamaIndex对象,并使用它来搜索query,并应用不同的逻辑生成对应的SQL语句。

sql
最后修改于:2024年09月02日 16:43

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