LangChain
Agente Text-to-SQL con LangChain
Construye un agente de lenguaje natural a SQL que convierte preguntas en consultas de base de datos, las valida y devuelve resultados formateados — con LangChain.
SQLdatabaseNL2SQLdata
Código funcional
from 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()
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o")model_with_tools = model.bind_tools([sql_tools])response = model_with_tools.invoke([ ("system", "You are a SQL analyst. Convert natural language questions into SQL queries. Only use SELECT statements. Limit results to 10 rows."), ("user", "Show me top 5 customers by total spending this quarter"),])Paso a paso
1
Instalar dependencias
Instala LangChain y las herramientas necesarias para este caso de uso.
2
Definir herramientas
Crea las funciones de herramientas específicas del dominio que tu agente usará para interactuar con servicios externos.
3
Crear el agente y ejecutar
Inicializa el agente de LangChain con tus herramientas, establece el prompt del sistema y ejecuta una consulta.
Construir con otros frameworks
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