langchain +SQLDatabase+Mysql+OpenAI

**LangChain、SQL数据库和MySQL的结合**

在本文中，我们将探讨如何使用 LangChain 库与 SQL 数据库（如 MySQL）进行交互，以及如何利用 OpenAI 的 API 来增强我们的应用程序。

###什么是 LangChain？

LangChain 是一个用于构建语言模型的开源库。它提供了一个简单易用的 API，使得开发者能够轻松地创建自己的语言模型，并将其与其他库或服务进行集成。

### SQL数据库和MySQLSQL（结构化查询语言）是一种用于管理关系型数据库的标准语言。MySQL 是一种流行的开源关系型数据库管理系统，支持多种编程语言。

### OpenAI 的 APIOpenAI 提供了一个强大的 API，使得开发者能够利用其 AI 模型来完成各种任务，如文本生成、问答等。

### LangChain 与 SQL 数据库的结合我们可以使用 LangChain 库来创建一个与 SQL 数据库进行交互的应用程序。例如，我们可以使用 LangChain 来执行 SQL 查询，并将结果返回给用户。

####代码示例

import langchainfrom langchain import LLMModel, PromptTemplate# 创建一个 MySQL 连接conn = mysql.connector.connect(
 host="localhost",
 user="root",
 password="password",
 database="mydb"
)

# 创建一个 LangChain 模型model = LLMModel(
 model_name="text-davinci-003",
 device="cuda"
)

# 创建一个提示模板prompt_template = PromptTemplate(
 input_variables=["query"],
 output_variables=["result"]
)

# 执行 SQL 查询并返回结果def execute_query(query):
 cursor = conn.cursor()
 cursor.execute(query)
 result = cursor.fetchall()
 return result# 使用 LangChain 来执行 SQL 查询def langchain_execute_query(query):
 prompt = {"query": query}
 output = model.run(prompt=prompt, template=prompt_template)
 return output["result"]

# 测试函数def test_langchain():
 query = "SELECT * FROM users WHERE age >18"
 result = execute_query(query)
 print(result)

 result = langchain_execute_query(query)
 print(result)

test_langchain()

import langchainfrom langchain import LLMModel, PromptTemplate# 创建一个 OpenAI API 连接openai_api = openai.API()

# 创建一个 LangChain 模型model = LLMModel(
 model_name="text-davinci-003",
 device="cuda"
)

# 创建一个提示模板prompt_template = PromptTemplate(
 input_variables=["input_text"],
 output_variables=["output_text"]
)

# 使用 LangChain 来生成文本并传递给 OpenAI APIdef langchain_generate_text(input_text):
 prompt = {"input_text": input_text}
 output = model.run(prompt=prompt, template=prompt_template)
 return output["output_text"]

# 测试函数def test_langchain():
 input_text = "Hello, how are you?"
 output_text = langchain_generate_text(input_text)
 print(output_text)

test_langchain()