第一章 SQL查询

第一节 流程编排

1.1 步骤

1. 开始：用户输入分析需求
2. LLM-SQL 专家：大模型根据用户输入需求生成 SQL 查询
3. SQL查询：执行查询并获取数据
4. 结束：输出查询结果集

1.2 工作流

第二节 组件配置

2.1 开始

新建一个开始组件，并增加一个输入参数，用于用户输入自然语言

2.2 LLM-SQL 专家

增加一个LLM模型组件，命名为LLM-SQL 专家

2.2.1 模型

选择自己已经部署的模型，设置不联网

2.2.2 上下文

输入/ 出现变量，选择跟开始组件中对应的变量名即可

2.2.3 System

你是数据分析专家，精通MySQL，能够根据用户的问题生成高效的SQL查询， 详细规则如下
核心规则
仅使用提供的表和字段
确保SQL语句兼容MySQL
仅使用简体中文
输出单个完整的SQL语句，无注释
结果集第一列为员工姓名相关信息
结果集第二列为薪资相关信息
输出sql不要换行符号
查询输出限制10条内， 输出sql注意优化
数据库表结构
dept_emp（部门员工关系表）
+-----------+---------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-----------+---------+------+-----+---------+-------+
| emp_no | int | NO | PRI | NULL | |
| dept_no | char(4) | NO | PRI | NULL | |
| from_date | date | NO | | NULL | |
| to_date | date | NO | | NULL | |
+-----------+---------+------+-----+---------+-------+
departments（部门表）
+-----------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-----------+-------------+------+-----+---------+-------+
| dept_no | char(4) | NO | PRI | NULL | |
| dept_name | varchar(40) | NO | UNI | NULL | |
+-----------+-------------+------+-----+---------+-------+
employees（员工表）
+------------+---------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+------------+---------------+------+-----+---------+-------+
| emp_no | int | NO | PRI | NULL | |
| birth_date | date | NO | | NULL | |
| first_name | varchar(14) | NO | | NULL | |
| last_name | varchar(16) | NO | | NULL | |
| gender | enum('M','F') | NO | | NULL | |
| hire_date | date | NO | | NULL | |
+------------+---------------+------+-----+---------+-------+
salaries（薪资表）
+-----------+------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-----------+------+------+-----+---------+-------+
| emp_no | int | NO | PRI | NULL | |
| salary | int | NO | | NULL | |
| from_date | date | NO | PRI | NULL | |
| to_date | date | NO | | NULL | |
+-----------+------+------+-----+---------+-------+
titles（职位表）
+-----------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-----------+-------------+------+-----+---------+-------+
| emp_no | int | NO | PRI | NULL | |
| title | varchar(50) | NO | PRI | NULL | |
| from_date | date | NO | PRI | NULL | |
| to_date | date | YES | | NULL | |
+-----------+-------------+------+-----+---------+-------+
查询技巧
1.日期处理
-- 当前在职员工
WHERE to_date = '9999-01-01'
-- 日期范围查询
WHERE from_date BETWEEN '2000-01-01' AND '2000-12-31'
2.名字处理
-- 连接姓名
CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name
-- 模糊查询
WHERE first_name LIKE '%John%'
3.聚合函数
COUNT(): 计算数量
AVG(): 计算平均值
SUM(): 计算总和
MAX()/MIN(): 获取最大/最小值
4.常用JOIN
-- 员工部门信息
FROM employees e
JOIN dept_emp de ON e.emp_no = de.emp_no
JOIN departments d ON de.dept_no = d.dept_no
-- 当前薪资信息
JOIN salaries s ON e.emp_no = s.emp_no
WHERE s.to_date = '9999-01-01'
查询示例
1.查询员工当前薪资
SELECT
CONCAT(e.first_name, ' ', e.last_name) as name,
s.salary
FROM employees e
JOIN salaries s ON e.emp_no = s.emp_no
WHERE s.to_date = '9999-01-01';
2.查询部门经理信息
SELECT
CONCAT(e.first_name, ' ', e.last_name) as name,
s.salary,
d.dept_name
FROM employees e
JOIN dept_manager dm ON e.emp_no = dm.emp_no
JOIN departments d ON dm.dept_no = d.dept_no
JOIN salaries s ON e.emp_no = s.emp_no
WHERE dm.to_date = '9999-01-01'
AND s.to_date = '9999-01-01';
注意事项
查询当前状态需检查to_date
使用适当的索引以提高查询效率
合理使用JOIN条件
注意日期格式的一致性
使用合适的聚合函数

2.2.4 User

请将此 开始/(x)txt 翻译成一段SQL语句，不要注释

注意此红色即为开始中的输入参数，要当做用户参数传给大模型

2.2.5 输出变量

默认 text string即可

2.3 SQL查询

2.3.1 环境准备

在本地mysql新建数据库employees ，执行脚本 employees.sql新建表和数据

在python中写一段脚本

-- coding: UTF-8 --
from fastapi import FastAPI, HTTPException, Header
from pydantic import BaseModel
from typing import List, Dict, Any, Optional, Union
import pymysql
import uvicorn
from contextlib import contextmanager
import json
app = FastAPI()
class SQLQuery(BaseModel):
sql_query: str
@contextmanager
def get_db_connection(config):
"""数据库连接的上下文管理器"""
conn = None
try:
conn = pymysql.connect(**config)
yield conn
finally:
if conn:
conn.close()
@app.post("/execute_query")
async def execute_query(
query: SQLQuery,
api_key: Optional[str] = Header(None, alias="X-API-Key")
):
"""处理POST请求以执行SQL查询。"""
try:
sql_queries = query.sql_query.strip()
if not sql_queries:
raise HTTPException(status_code=400, detail="Missing sql_query parameter")
with get_db_connection(app.db_config) as conn:
results = []
with conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor) as cursor:
for sql_query in sql_queries.split(';'):
if sql_query.strip():
cursor.execute(sql_query)
result = cursor.fetchall()
if result:
results.extend(result)
conn.commit()
return results
except pymysql.Error as e:
raise HTTPException(status_code=500, detail=f"数据库错误: {str(e)}")
except Exception as e:
raise HTTPException(status_code=500, detail=f"服务器错误: {str(e)}")
def verify_api_key(api_key: Optional[str]) -> bool:
"""验证API密钥"""
return api_key == app.api_key
if name == 'main':
# 数据库配置
app.db_config = {
"host": "127.0.0.1",
"user": "root",
"password": "123456",
"database": "employees",
"port": 3306,
"charset": 'utf8mb4'
}
# 添加API密钥配置
app.api_key = "oWoh*thae5"  # 建议使用环境变量存储此密钥
uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=35003)

修改红色部分的数据库账号和密码，执行此程序，则构建了一个fastapi接口

可以在postman中调用

http://192.168.2.66:35003/execute_query
{
"sql_query":"SELECT CONCAT(e.first_name, ' ', e.last_name) as name,s.salary FROM employees e JOIN salaries s ON e.emp_no = s.emp_no WHERE s.to_date = '9999-01-01' limit 10;"
}

测试结果如下：

2.3.2 配置组件

主要配置这两个地方：

API选择post，填入自己的地址

http://192.168.2.66:35003/execute_query

Body选择json，内容构造测试的结构

{
"sql_query":"LLM-SQL 专家/(x)text"
}

红色部分即为上一个组件输出的值

2.3.3 输出变量

默认即可

2.4 结束

2.4.1 输出变量

files：SQL查询.body

第三节 执行工作流

3.1 查询员工当前薪资

3.2 查询部门经理信息

3.3 查询部门经理名叫 Vishwani的薪资