本地部署的大模型和嵌入模型，本地有postgresql数据库和chroma，请给出代码实现nl2sql

<think>嗯，用户想用本地部署的大模型和嵌入模型，结合PostgreSQL和Chroma实现自然语言转SQL的功能。我需要先理清楚整个流程应该怎么设计。首先，自然语言转SQL通常需要理解用户的查询意图，然后生成对应的SQL语句。结合RAG的思路，可能需要先用嵌入模型处理问题和数据库结构，检索相关的表结构或字段信息，再用大模型生成SQL。 用户提到的工具包括PostgreSQL和Chroma。Chroma是向量数据库，可以用来存储嵌入向量，所以应该用Chroma来存储表结构或字段的嵌入，方便检索。PostgreSQL是目标数据库，生成的SQL会在这里执行。 接下来需要考虑步骤：首先是准备数据库的元数据，比如表名、字段名、类型等信息，然后将这些信息通过嵌入模型转换为向量，存储到Chroma中。当用户输入自然语言查询时，同样用嵌入模型转换为向量，在Chroma中检索最相关的元数据，作为上下文输入给大模型，生成SQL。 然后要处理大模型的微调问题。用户可能没有现成的nl2sql模型，所以可能需要用本地的大模型，比如Llama 2或ChatGLM，进行指令微调。需要准备训练数据，格式是问题、上下文（相关的表结构）、对应的SQL。训练时，输入问题加上下文，输出SQL语句。 代码示例方面，可能需要分几个部分：初始化嵌入模型和Chroma客户端，处理元数据并存入向量库，检索相关上下文，调用大模型生成SQL，最后执行验证。 需要注意的点：嵌入模型的选择，比如MiniLM-L6-v2，是否支持本地部署；大模型的输入格式，是否需要模板；生成的SQL是否有安全风险，比如注入，可能需要验证或限制权限。 用户可能没有提到的潜在需求包括如何处理多表关联、条件中的模糊匹配、性能优化等。但初步实现应该聚焦核心流程，确保检索和生成的基本功能可行。 最后，示例代码可能需要用到langchain的库来连接Chroma，transformers加载本地模型，psycopg2连接PostgreSQL。在代码中展示整个流程的关键步骤，帮助用户理解如何串联各个组件。</think>以下是基于本地部署大模型实现自然语言转SQL（NL2SQL）的技术方案和代码示例： ### 一、技术架构设计 （示意图需替换为实际部署环境） 核心组件包含： 1. **本地大模型**：用于自然语言理解与SQL生成（如Llama2-7B、ChatGLM3-6B） 2. **嵌入模型**：生成语义向量（如MiniLM-L6-v2） 3. **Chroma向量库**：存储数据库元数据嵌入 4. **PostgreSQL**：目标数据库 5. **RAG检索模块**：实现上下文增强[^2] ### 二、实现步骤 #### 1. 准备数据库元数据 ```python import psycopg2 def get_db_schema(dbname='mydb'): conn = psycopg2.connect(dbname=dbname) cur = conn.cursor() # 获取表结构元数据 cur.execute(""" SELECT table_name, column_name, data_type FROM information_schema.columns WHERE table_schema = 'public' """) schema = {} for table, column, dtype in cur.fetchall(): schema.setdefault(table, []).append((column, dtype)) return schema # 示例输出：{'users': [('id','integer'), ('name','text')], ...} ``` #### 2. 元数据向量化存储 ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer import chromadb encoder = SentenceTransformer('paraphrase-MiniLM-L6-v2') chroma_client = chromadb.PersistentClient(path="./chroma_db") def create_vector_store(schema): collection = chroma_client.create_collection(name="db_schema") documents, metadatas, ids = [], [], [] idx = 0 for table, columns in schema.items(): desc = f"Table {table} has columns: {', '.join([f'{c[0]} ({c[1]})' for c in columns])}" documents.append(desc) metadatas.append({"type": "table", "name": table}) ids.append(str(idx)) idx +=1 embeddings = encoder.encode(documents).tolist() collection.add(embeddings=embeddings, documents=documents, metadatas=metadatas, ids=ids) return collection ``` #### 3. 自然语言查询处理 ```python def retrieve_context(query, top_k=3): query_embedding = encoder.encode(query).tolist() results = collection.query( query_embeddings=[query_embedding], n_results=top_k ) return "\n".join(results['documents'][0]) # 示例：输入"显示用户数量" 返回相关表结构描述 ``` #### 4. 大模型生成SQL ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./chatglm3-6b") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./chatglm3-6b") def generate_sql(query): context = retrieve_context(query) prompt = f"""根据数据库结构： {context} 生成执行以下查询的SQL语句： 问题：{query} SQL：""" inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100) return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) # 示例输入："列出2023年注册的用户" # 输出：SELECT * FROM users WHERE created_at BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31' ``` #### 5. SQL执行验证 ```python def execute_sql(sql): try: conn = psycopg2.connect(dbname='mydb') cur = conn.cursor() cur.execute(sql) return cur.fetchall() except Exception as e: return f"SQL执行错误：{str(e)}" ``` ### 三、性能优化建议 1. **模型微调**：使用[SPIN](https://arxiv.org/abs/2311.11368)算法进行指令微调 2. **缓存机制**：对常见查询建立SQL模板缓存 3. **语法校验**：添加SQL语法树校验层 4. **权限控制**：通过数据库角色限制可访问表