大家好，我是【同学小张】。持续学习，持续干货输出，关注我，跟我一起学AI大模型技术！
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上篇文章我们学习了Function Calling的基本用法，本文我们更近一步，学习下怎样利用Function Calling将大模型与数据库打通。
知识背景：我算是对数据库的SQL语句很不熟悉，只会简单的单表操作，还不熟练，每次都得查半天。现在有了大模型应用，有了Function Calling，再也不用查半天资料才写一个SQL了，还能熟练地用多表查询了！
本文实战案例来自知乎的AGI课程。
0. 封装数据库查询接口
还是先本地定义一个查询数据库的接口，该接口接收SQL数据库操作语句，然后调用执行。
# 创建数据库连接
import sqlite3
conn = sqlite3.connect(':memory:')
cursor = conn.cursor()
def ask_database(query):
cursor.execute(query)
records = cursor.fetchall()
return records
1. 数据库的Functions怎么定义
示例代码：
# 描述数据库表结构
database_schema_string = """
CREATE TABLE orders (
id INT PRIMARY KEY NOT NULL, -- 主键，不允许为空
customer_id INT NOT NULL, -- 客户ID，不允许为空
product_id STR NOT NULL, -- 产品ID，不允许为空
price DECIMAL(10,2) NOT NULL, -- 价格，不允许为空
status INT NOT NULL, -- 订单状态，整数类型，不允许为空。0代表待支付，1代表已支付，2代表已退款
create_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, -- 创建时间，默认为当前时间
pay_time TIMESTAMP -- 支付时间，可以为空
);
"""
def get_sql_completion(messages, model="gpt-3.5-turbo-1106"):
response = openai.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages,
temperature=0, # 模型输出的随机性，0 表示随机性最小
tools=[{ # 摘自 OpenAI 官方示例 https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/examples/How_to_call_functions_with_chat_models.ipynb
"type": "function",
"function": {
"name": "ask_database",
"description": "Use this function to answer user questions about business. \
Output should be a fully formed SQL query.",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"query": {
"type": "string",
"description": f"""
SQL query extracting info to answer the user's question.
SQL should be written using this database schema:
{database_schema_string}
The query should be returned in plain text, not in JSON.
The query should only contain grammars supported by SQLite.
""",
}
},
"required": ["query"],
}
}
}],
)
return response.choices[0].message
重点看两个description：
（1）function 的 description：Use this function to answer user questions about business. Output should be a fully formed SQL query."
（2）参数的description：
f"""
SQL query extracting info to answer the user's question.
SQL should be written using this database schema:
{database_schema_string}
The query should be returned in plain text, not in JSON.
The query should only contain grammars supported by SQLite.
""",
2. 可以使用了
prompt = "10月的销售额"
messages = [
{"role": "system", "content": "基于 order 表回答用户问题"},
{"role": "user", "content": prompt}
]
response = get_sql_completion(messages)
if response.content is None:
response.content = ""
messages.append(response)
print("====Function Calling====")
print_json(response)
if response.tool_calls is not None:
tool_call = response.tool_calls[0]
if tool_call.function.name == "ask_database":
arguments = tool_call.function.arguments
args = json.loads(arguments)
print("====SQL====")
print(args["query"])
result = ask_database(args["query"])
print("====DB Records====")
print(result)
messages.append({
"tool_call_id": tool_call.id,
"role": "tool",
"name": "ask_database",
"content": str(result)
})
response = get_sql_completion(messages)
print("====最终回复====")
print(response.content)
看下运行过程，可以看到返回了正确的SQL查询语句：
（但是因为我本地没有数据库，所以没有查询到数据，返回“暂时不可用”。为了测试，你可以在本地事先生成一份demo数据，这就涉及到Python操作数据库了，有需要的话我再写个文章介绍下怎么用Python操作数据库）
3. 进阶 - 多表查询
（1）将数据表数据结构改一下，改成多张表即可
# 描述数据库表结构
database_schema_string = """
CREATE TABLE customers (
id INT PRIMARY KEY NOT NULL, -- 主键，不允许为空
customer_name VARCHAR(255) NOT NULL, -- 客户名，不允许为空
email VARCHAR(255) UNIQUE, -- 邮箱，唯一
register_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP -- 注册时间，默认为当前时间
);
CREATE TABLE products (
id INT PRIMARY KEY NOT NULL, -- 主键，不允许为空
product_name VARCHAR(255) NOT NULL, -- 产品名称，不允许为空
price DECIMAL(10,2) NOT NULL -- 价格，不允许为空
);
CREATE TABLE orders (
id INT PRIMARY KEY NOT NULL, -- 主键，不允许为空
customer_id INT NOT NULL, -- 客户ID，不允许为空
product_id INT NOT NULL, -- 产品ID，不允许为空
price DECIMAL(10,2) NOT NULL, -- 价格，不允许为空
status INT NOT NULL, -- 订单状态，整数类型，不允许为空。0代表待支付，1代表已支付，2代表已退款
create_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, -- 创建时间，默认为当前时间
pay_time TIMESTAMP -- 支付时间，可以为空
);
"""
（2）提问
prompt = "统计每月每件商品的销售额"
# prompt = "这星期消费最高的用户是谁？他买了哪些商品？ 每件商品买了几件？花费多少？"
messages = [
{"role": "system", "content": "基于 order 表回答用户问题"},
{"role": "user", "content": prompt}
]
response = get_sql_completion(messages)
print(response.tool_calls[0].function.arguments)
（3）运行结果，生成了正确的多表查询语句
4. 思考 - 利用大模型写数据库查询语句的Prompt
通过上面对function和参数的description描述，我们可以大体看出怎样利用大模型去写正确的SQL查询语句。
Prompt如下：
假如你是一个SQL数据库专家。请按照用户的输入生成一个SQL语句。
SQL should be written using this database schema:
"""
CREATE TABLE customers (
id INT PRIMARY KEY NOT NULL, -- 主键，不允许为空
customer_name VARCHAR(255) NOT NULL, -- 客户名，不允许为空
email VARCHAR(255) UNIQUE, -- 邮箱，唯一
register_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP -- 注册时间，默认为当前时间
);
CREATE TABLE products (
id INT PRIMARY KEY NOT NULL, -- 主键，不允许为空
product_name VARCHAR(255) NOT NULL, -- 产品名称，不允许为空
price DECIMAL(10,2) NOT NULL -- 价格，不允许为空
);
CREATE TABLE orders (
id INT PRIMARY KEY NOT NULL, -- 主键，不允许为空
customer_id INT NOT NULL, -- 客户ID，不允许为空
product_id INT NOT NULL, -- 产品ID，不允许为空
price DECIMAL(10,2) NOT NULL, -- 价格，不允许为空
status INT NOT NULL, -- 订单状态，整数类型，不允许为空。0代表待支付，1代表已支付，2代表已退款
create_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, -- 创建时
间，默认为当前时间
pay_time TIMESTAMP -- 支付时间，可以为空 ); """
The query should be returned in plain text, not in JSON. The query
should only contain grammars supported by SQLite. Output should be a
fully formed SQL query.
用户输入：统计每月每件商品的销售额，包含商品名称
结果：
完美。注意： Function Calling 不仅可以调用读函数，也能调用写函数。但官方强烈建议，在写之前，一定要有人做确认，因为大模型的结果有不确定性。
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