langchain SQL

### 如何在LangChain中使用SQL进行数据操作和管理

#### 集成背景
为了增强AI应用的数据处理能力，LangChain支持通过多种方式与SQL数据库集成。这不仅限于简单的读取写入操作，还包括复杂的查询逻辑以及基于自然语言的理解来执行特定的SQL命令[^1]。

#### 使用Cloud SQL for SQL Server实现文档存储与检索
借助Google Cloud SQL服务，能够创建一个稳定高效的环境用于保存由LangChain产生的结构化信息。此过程涉及配置相应的表结构以适应不同类型的元数据需求，并确保高效索引机制的存在以便快速定位所需记录。对于希望利用云端资源构建大规模应用程序的企业来说，这是一个理想的方案。

#### 利用Llama 3 和 LangChain 进行自然语言到SQL转换
当涉及到更高级别的交互时，《本地电脑大模型系列之 08 使用 Llama 3 和 LangChain 使用自然语言查询 SQL 数据库》提供了一种方法论指导——即训练大型预训练模型理解人类意图并将其转化为精确有效的SQL语句。这种方式极大地降低了非技术人员直接访问后台系统的门槛，同时也提高了工作效率[^2]。

#### 执行具体的SQL指令示例
实际应用场景下，可以通过调用`local_chain()`函数向系统发出请求。“How many tables are in the database?”这样的简单问题会被解析为对应的SQL查询动作，进而返回准确的结果集给前端展示层[^3]。

#### 自定义知识库路径设置
针对那些想要灵活调整内部架构布局或是对接已有基础设施的情况，在项目根目录下的配置文件里指定了默认的知识库及关联数据库的位置参数（如`KB_ROOT_PATH`, `DB_ROOT_PATH`），允许开发者根据实际情况做出相应更改。特别是当选用SQLite以外的关系型数据库作为持久化层时，则需更新`SQLALCHEMY_DATABASE_URI`指向新的连接字符串[^4]。

from langchain import LocalChain, KnowledgeBaseConfig

config = KnowledgeBaseConfig(
    kb_root_path="path/to/custom/kb",
    db_uri="mysql+pymysql://username:password@localhost/dbname"
)

lc = LocalChain(config=config)
result = lc.query("Show me all records from last month.")
print(result)