利用大模型实现数据库（sqlite）查询示例

import sqlite3
 
# 假设我们有一个大型预训练的模型，它能够理解和生成SQL查询
def generate_sql_query(model_name, table_name, query_template):
    # 这里的model_name和query_template是模拟的，实际应用中需要替换为真实的模型和逻辑
    # 生成SQL查询的代码将会在这里
    # 为了示例，我们这里返回一个静态的SQL查询
    return "SELECT * FROM " + table_name
 
# 连接到SQLite数据库
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()
 
# 假设我们有一个名为students的表
table_name = 'students'
 
# 使用generate_sql_query函数生成SQL查询
query = generate_sql_query("GPT-4", table_name, "Get all students")
 
# 执行查询
cursor.execute(query)
 
# 获取查询结果
rows = cursor.fetchall()
 
# 打印结果
for row in rows:
    print(row)
 
# 关闭数据库连接
conn.close()

这个代码示例展示了如何使用一个假设的大型模型（这里是"GPT-4"）来生成一个SQL查询，并将该查询应用到一个SQLite数据库中。在实际应用中，你需要替换generate_sql_query函数中的模型调用为你的实际模型，并确保模型能够理解和生成正确的SQL语句。