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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

CrewAI
from crewai import Agent, Crew, Task
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.tools import tool
from langchain_community.utilities import SQLDatabase
from 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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