使用 FastAPI 框架和 LangChain 库构建的简单 Web 服务，其目的是将自然语言处理（NLP）应用于 SQL 查询生成。以下是代码中使用的技术架构和业务流程的详细说明：

技术架构

1. FastAPI：一个现代、快速（高性能）的 Web 框架，用于构建 API。

2. Uvicorn：一个 ASGI 服务器，用于在异步环境中运行 FastAPI 应用。

3. LangChain：一个用于构建自然语言处理管道和链的库，这里用于将自然语言查询转换为 SQL 语句。

4. MySQL Connector：一个数据库连接器，用于连接和操作 MySQL 数据库。

5. Python Asyncio：一个库，用于编写单线程并发代码，FastAPI 在底层使用它来支持异步请求处理。

业务流程

1. 初始化 LangChain 和 OpenAI：

   • init_chain 函数创建一个 OpenAI 实例，用于与 OpenAI API 进行通信。
   • 使用 SQLDatabase.from_uri 创建一个数据库连接对象，该对象包含了数据库连接所需的信息。
   • SQLDatabaseChain.from_llm 创建一个 SQL 查询链对象，它结合了 OpenAI 和 SQLDatabase，用于生成 SQL 查询。

2. 定义 API 路由：

   • 使用 @app.post("/text2sql") 定义了一个 POST 路由，用于接收 JSON 格式的自然语言查询。

3. 请求处理：

   • run_sql_query 函数异步处理传入的请求，从请求体中解析出自然语言查询。

4. 验证和异常处理：

   • 检查请求体是否包含 query 字段，并且是否为字符串类型。如果不是，抛出一个 400 错误的 HTTP 异常。
   • 在尝试生成和执行 SQL 查询的过程中，如果发生任何异常，抛出一个 500 错误的 HTTP 异常。

5. 执行 SQL 查询：

   • 使用 db_chain.run 方法执行由自然语言转换而来的 SQL 查询。

6. 返回结果：

   • 将查询结果以 JSON 格式返回给客户端。

7. 启动服务器：

   • 在 if __name__ == "__main__": 块中，使用 uvicorn.run 启动服务器，监听所有网络接口上的 8000 端口。

错误处理

• HTTPException 用于处理客户端错误（如无效请求体）和服务器错误（如查询执行失败）。

安全性和性能

• 超时设置（timeout）确保了长时间运行的请求会被适当地终止，以避免资源浪费。
• 使用异步函数和 Uvicorn 服务器，可以处理高并发请求，提高性能。

部署考虑

• 通过设置 host="0.0.0.0"，服务器可以接收来自任何 IP 地址的连接，这在部署时需要考虑网络安全。
• 在生产环境中，可能需要配置 HTTPS 和使用反向代理服务器（如 Nginx）。

可扩展性和维护性

• FastAPI 应用的结构清晰，易于扩展和维护。
• LangChain 的使用提供了灵活的 NLP 处理能力，可以根据需要添加更多的处理链。

通过这个架构，您可以构建一个健壮的 Web 服务，它能够理解和处理自然语言查询，并将它们转换为对数据库的 SQL 查询操作。

from fastapi import FastAPI, HTTPException, Request
from typing import Dict, Any
from langchain.chains import create_sql_query_chain
from langchain import OpenAI, SQLDatabase
from langchain_experimental.sql import SQLDatabaseChain
import mysql.connector

app = FastAPI()

def init_chain() -> SQLDatabaseChain:
    llm = OpenAI(
        temperature=0,
        base_url="https://jiekou.***",  # 修正引号错误
        api_key='sk-XXX',  # 使用您的 OpenAI API Key
        timeout=50000  # 设置一个合理的超时时间
    )
    
    db = SQLDatabase.from_uri("mysql+pymysql://user:password@127.0.0.1/testDB")
    db_chain = SQLDatabaseChain.from_llm(llm=llm, db=db, verbose=True)
    
    return db_chain

@app.post("/text2sql")
async def run_sql_query(request: Request):
    db_chain = init_chain()
    query = await request.json()
    if "query" not in query or not isinstance(query["query"], str):
        raise HTTPException(status_code=400, detail="Invalid request body")
    try:
        result = db_chain.run(query["query"])
        return {"result": result}
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)  # 监听所有地址

备注：

企业数据通常存储在SQL数据库中。

LLM使得可以使用自然语言与SQL数据库进行交互。

LangChain提供SQL链和代理，以基于自然语言提示构建和运行SQL查询。

实现步骤：自然语言——>交给大模型——>大模型生成sql语句——>通过sql语句生成结果

消耗OpenAI API KEY的token，token需要付费。

openAI API Key收费方式：按照token数量计费，每1000个token收费0.002美元。【按照回复的字节收费】