CrewAI
Text-to-SQL-Agent mit CrewAI
Erstellen Sie einen Natural-Language-to-SQL-Agenten, der Fragen in Datenbankabfragen umwandelt, validiert und formatierte Ergebnisse liefert — mit CrewAI.
SQLdatabaseNL2SQLdata
Funktionierender Code
from crewai import Agent, Crew, Taskfrom langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_core.tools import toolfrom langchain_community.utilities import SQLDatabasefrom langchain_community.agent_toolkits import SQLDatabaseToolkit
db = SQLDatabase.from_uri("sqlite:///sales.db", sample_rows_in_table_info=3)toolkit = SQLDatabaseToolkit(db=db, llm=model)sql_tools = toolkit.get_tools()
agent = Agent( role="Specialist", goal="You are a SQL analyst. Convert natural language questions into SQL queries. Only use SELECT statements. Limit results to 10 rows.", tools=sql_tools, llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o"),)
task = Task( description="Show me top 5 customers by total spending this quarter", expected_output="Detailed response", agent=agent,)
crew = Crew(agents=[agent], tasks=[task])result = crew.kickoff()print(result.raw)Schritt für Schritt
1
Abhängigkeiten installieren
Installieren Sie CrewAI und die benötigten Tools für diesen Anwendungsfall.
2
Tools definieren
Erstellen Sie domänenspezifische Tool-Funktionen, die Ihr Agent zur Interaktion mit externen Diensten verwenden wird.
3
Agent erstellen und ausführen
Initialisieren Sie den CrewAI-Agenten mit Ihren Tools, setzen Sie den System-Prompt und führen Sie eine Abfrage aus.
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