不用sql构建数据分析AIAgent
还没发文章的小羊
2025-03-18 15:00:48
传统上，SQL一直是大多数数据分析任务的必备语言。我们经常会提出需要通过数据来获得答案的问题。SQL对于将业务需求转换为可执行的数据检索代码至关重要。然而，借助AI，我们可以开发一个能够解决业务查询的AI代理，无需学习SQL。
我们将展示如何使用LangChain和DuckDB从零开始构建AI Agent以及介绍阿里云企业级AI应用开发挑战赛，来看AI 到底如何助力企业提升业务效率。构建自己的SQL AI Agent后，可以很快地完成数据分析任务。我们还可以使用Kaggle的随机数据集来测试AI用SQL分析数据的能力。
使用工具：DuckDB, Longchain, API密钥, 一些数据集,
我们的SQL生成AI Agent遵循三个主要步骤。
1. write_query：输入的知识对于生成SQL是最重要的方面。我们提供一个分析问题作为输入，并获得一个SQL查询作为输出。例如，我们可以将以下问题作为输入："给我年总收入超过两百万的商店。"输出一个可执行的SQL查询，如：
2. execute_query：在从write_query步骤获取SQL语句后，这一步使用LLM生成的SQL运行DuckDB以获取实际结果。这基本上与编写的SQL语句运行过程相同。我们可以利用LangChain来管理此工作流的状态：write_query的输出将作为输入提供给execute_query。
2. generate_answer：尽管第2步的结果是以表格形式获得的，但可能仍然难以理解。在generate_answer步骤中，我们通过将表格结果重新输入到LLM中来完善我们的答案，希望它产生更易于我们阅读的输出。
通过遵循所有三个步骤，我们将能够创建一个可靠的AI Agent，它可以帮助解决业务查询，而无需了解SQL语法。以下是上述三个步骤输出的内容
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小蜜蜜
用户发来一段关于“过度依赖短期营销手段，忽视产品长期质量导致客户流失”的文字。回复例子：去年街角奶茶店疯狂搞“买一送一”，头个月人挤人，三个月后门口罗雀，为啥？香精兑水糊弄人，喝完再不想去第二次。