简介
现代数据系统严重依赖数据库来存储大量信息，而 SQL 仍然是与这些数据库交互的最流行方式之一。但是，对于不熟悉 SQL 的用户或具有广泛架构的复杂数据库，查询数据可能是一项艰巨的任务。随着人工智能的最新进展，现在可以创建对话式 SQL 助手，让用户只需用自然语言提出问题，然后助手将其转换为 SQL 查询以获取和显示相关数据。
在本指南中，我们将探讨如何使用Streamlit构建对话式 SQL 助手，用于 UI、使用LangChain进行语言处理、使用Groq进行语言模型响应，并使用MySQL作为数据库。最后，您将对如何设置对话式 AI 有一个基本的了解，该 AI 可以无缝处理 SQL 查询并输出任何用户问题的结果。
推荐文章
-
《如何微调 NLLB-200 模型以翻译新语言(教程含源码)》 权重6，微调类、NLLB-200 模型
-
《将 Llama 3 与 Ollama 和 Python 结合使用 使用 Ollama API 访问这一领先模型》 权重1，Llama 3类