Skip to content
Pydantic AI

Agent Text-to-SQL z Pydantic AI

Zbuduj agenta konwertującego język naturalny na SQL, który zamienia pytania na zapytania do bazy danych, waliduje je i zwraca sformatowane wyniki — z Pydantic AI.

SQLdatabaseNL2SQLdata

Działający kod

Pydantic AI
from pydantic_ai import Agent, RunContext
from langchain_community.utilities import SQLDatabase
from langchain_community.agent_toolkits import SQLDatabaseToolkit
agent = Agent(
"openai:gpt-4o",
system_prompt="You are a SQL analyst. Convert natural language questions into SQL queries. Only use SELECT statements. Limit results to 10 rows.",
)
@agent.tool
async def list_tables(ctx: RunContext) -> str:
"""List all tables in the database."""
return "\n".join(inspector.get_table_names())
@agent.tool
async def run_query(ctx: RunContext, sql: str) -> str:
"""Execute a read-only SQL query and return results."""
if not sql.strip().upper().startswith("SELECT"):
return "Error: Only SELECT queries are allowed."
result = db.execute(text(sql))
rows = result.fetchmany(10)
return "\n".join(str(row) for row in rows)
result = await agent.run("Show me top 5 customers by total spending this quarter")
print(result.output)

Krok po kroku

1

Zainstaluj zależności

Zainstaluj Pydantic AI 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 Pydantic AI z narzędziami, ustaw prompt systemowy i wykonaj zapytanie.

Gotowy do budowania z Pydantic AI?

Wygeneruj gotowy do produkcji projekt z Pydantic AI — FastAPI + Next.js, autoryzacja, streaming i więcej.

Rozpocznij

Gotowy, żeby zbudować swojego pierwszego agenta AI?

Open-source'owe narzędzia, sprawdzone wzorce, zero boilerplate'u. Skonfiguruj swój stos i wyślij w minuty — nie miesiące.