如何使用LangChain自定义agent的制作 - 让大模型帮我们生成sql

在LangChain中，要让大型模型帮助我们生成SQL，你可以使用一个由大型语言模型驱动的Agent，并为其添加一个VectorDBSearchIntegration来帮助生成SQL。以下是一个简化的例子：

from langchain import Agent, LLLM, VectorDBSearchIntegration
from langchain.vectorstores import DensePassageDB
 
# 初始化一个大型语言模型
lllm = LLLM.from_pretrained("gpt-3")
 
# 初始化向量数据库搜索集成
vector_store = DensePassageDB()
integration = VectorDBSearchIntegration(
    search_kwargs={"vector_db": vector_store},
    lllm=lllm,
    # 设置SQL模板，使得大型模型可以根据这个模板生成SQL
    sql_template="SELECT * FROM {table} WHERE {condition}"
)
 
# 创建Agent并添加集成
agent = Agent(lllm=lllm)
agent.add_integration(integration)
 
# 用户查询
user_query = "生成一个针对employees表的SQL查询，条件是员工ID等于10"
 
# 执行查询并获取结果
result = agent.handle_message(user_query)
print(result)

在这个例子中，我们首先初始化了一个大型语言模型（LLLM），然后创建了一个VectorDBSearchIntegration，并为其设置了一个SQL模板。当用户提交查询时，Agent会使用这个模板和大型语言模型来生成相应的SQL查询。

请注意，这个例子假设你已经有了预训练好的向量数据库和对应的表结构信息。在实际应用中，你需要将向量数据库填充你的数据，并确保大型模型有权访问这些信息。