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掌握大模型提示工程，高效实现自然语言到SQL和API调用的转换。 核心内容： 1. 大模型提示工程在Text2SQL和Text2API中的应用 2. Text2SQL技术详解及LangChain工具使用 3. 实现Text2SQL的步骤：输入解析、Schema绑定、SQL生成
大模型的提示工程（Prompt Engineering） 是通过精心设计输入文本（Prompt），引导大语言模型（LLM）生成符合预期输出的技术。在Text2SQL（自然语言转SQL）和Text2API（自然语言调接口）场景中，提示工程的核心目标是将自然语言问题转化为准确的 SQL 查询和具体的 API 调用参数。
Text2SQL和Text2API的提示工程本质是是将领域知识显式化，通过角色定义和业务知识注入（如数据库Schema、API文档），让模型“理解”自然语言背后的真实意图，并将其转化为可执行的结构化指令。
一、Text2SQL
SQLDatabaseChain，支持将数据库Schema动态注入提示词，实现端到端的SQL生成与执行。LangChain可以自动提取数据库表结构（Schema）作为上下文。支持多轮对话修正SQL语句。from langchain.utilities import SQLDatabasefrom langchain.chains import SQLDatabaseChainfrom langchain_community.llms import OpenAIdb = SQLDatabase.from_uri("sqlite:///sales.db")llm = OpenAI(temperature=0)chain = SQLDatabaseChain.from_llm(llm, db, verbose=True)response = chain.run("2024年销售额超过100万的产品是什么？")表orders: id (int), product_id (int), sales (float), date (date)
表products: id (int), name (str), category (str) SELECT p.name, SUM(o.sales) AS total_sales FROM orders o JOIN products p ON o.product_id = p.id WHERE YEAR(o.date) = 2023 GROUP BY p.id HAVING total_sales > 1000000;
二、Text2API
from langchain.chains import APIChainfrom langchain_community.llms import OpenAIllm = OpenAI(temperature=0)api_docs = """API文档：- 发送邮件：POST /send_email 参数：to（收件人）, subject（主题）, content（内容） - 查询天气：GET /weather 参数：city（城市）, date（日期） """chain = APIChain.from_llm_and_api_docs(llm, api_docs, verbose=True)response = chain.run("给Allen发邮件，主题是会议提醒，内容为明天下午2点开会。")如何实现Text2API？通过自然语言处理技术进行语义解析（含意图识别、实体抽取、上下文理解），结合预加载的API文档信息，利用大语言模型（LLM）生成符合语法规范的API调用请求。
1. API目录管理：维护API文档（端点、参数、权限）。POST /send_email 参数：to (str), subject (str), content (str) 权限：需用户OAuth令牌
2. 意图识别：模型解析用户指令，匹配目标API。
/send_email。{ "endpoint": "/send_email", "params": {"to": "zhangsan@company.com", "subject": "项目进度", "content": "本周完成80%"} }53AI，企业落地大模型首选服务商
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