通义千问脚本

### 获取与通义千问相关的脚本 为了实现基于通义千问的文本到SQL查询功能，可以创建一个Python应用程序来处理自然语言输入并将其转换为有效的SQL查询。以下是具体的示例代码： #### Python环境设置 首先安装必要的库： ```bash pip install chainlit llama-index langchain sqlalchemy ``` #### 创建通义千问的应用程序框架 下面是一个简单的Python脚本，用于初始化通义千问并与数据库交互。 ```python from langchain import LLMChain, PromptTemplate from langchain.llms import Qwen # 假设Qwen是通义千问的语言模型类名 import sqlalchemy as sa def initialize_qwen(): llm = Qwen() # 初始化通义千问实例 template = """将以下自然语言问题转成SQL语句:\n\n{question}\n""" prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["question"]) sql_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm) return sql_chain def execute_query(query_string): engine = sa.create_engine('sqlite:///example.db') # 替换为实际使用的数据库连接字符串 with engine.connect() as connection: result = connection.execute(sa.text(query_string)) rows = result.fetchall() columns = result.keys() formatted_result = [] for row in rows: entry = dict(zip(columns, row)) formatted_result.append(entry) return formatted_result ``` 这段代码展示了如何通过`langchain`库中的`LLMChain`对象构建链路，并利用自定义的提示模板[^1] 来引导通义千问生成合适的SQL查询。之后再执行这些查询并将结果返回给用户。 #### 处理用户请求 当接收到用户的自然语言提问时，可以通过调用上述函数来进行处理： ```python if __name__ == "__main__": qwen_instance = initialize_qwen() while True: user_input = input("请输入您的问题 (或按 'q' 键退出): ") if user_input.lower().strip() == 'q': break try: generated_sql = qwen_instance.run(user_input.strip()) query_results = execute_query(generated_sql) print(f"生成的 SQL 查询: {generated_sql}") print("\n查询结果:") for item in query_results: print(item) except Exception as e: print(f"发生错误: {str(e)}") ``` 此部分实现了持续接收用户命令的功能，在每次循环迭代过程中都会尝试解析新的查询请求，并展示相应的输出或者异常信息。