CrewAI
Agent Text-to-SQL z CrewAI
Zbuduj agenta konwertującego język naturalny na SQL, który zamienia pytania na zapytania do bazy danych, waliduje je i zwraca sformatowane wyniki — z CrewAI.
SQLdatabaseNL2SQLdata
Działający kod
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)Krok po kroku
1
Zainstaluj zależności
Zainstaluj CrewAI i wymagane narzędzia do tego przypadku użycia.
2
Zdefiniuj narzędzia
Stwórz specyficzne dla domeny funkcje narzędzi, których agent będzie używał do interakcji z zewnętrznymi serwisami.
3
Stwórz agenta i uruchom
Zainicjalizuj agenta CrewAI z narzędziami, ustaw prompt systemowy i wykonaj zapytanie.
Zbuduj z innymi frameworkami
Więcej poradników z CrewAI
Gotowy do budowania z CrewAI?
Wygeneruj gotowy do produkcji projekt z CrewAI — FastAPI + Next.js, autoryzacja, streaming i więcej.
RozpocznijGotowy, żeby zbudować swojego pierwszego agenta AI?
Open-source'owe narzędzia, sprawdzone wzorce, zero boilerplate'u. Skonfiguruj swój stos i wyślij w minuty — nie miesiące.