大模型在数据分析领域的革命性应用：如何让模型生成更准确的SQL语句！-洪萨配资

“一个好的大模型数据分析智能体，需要的是让模型更好的理解你的数据结构，而这应该怎么做呢？。”

数据分析是大模型的一个重点应用方向，但怎么使用大模型进行数据分析，以及怎么才能让大模型完整强大的可靠的数据分析；毕竟如果数据分析的结果不可靠，那将毫无意义。

使用大模型做数据分析的本质，是让大模型扮演一个数据分析员的角色，它会编写SQL，脚本代码等，具备基本的数据分析员的能力。

怎么让大模型更好地进行数据分析

怎么让大模型更好地进行分析？

我们都知道与大模型的交互都是通过提示词实现的，因此这个问题可以换个问法，怎么让大模型更好的编写数据分析代码(包括SQL，shell，python等脚本代码)？并且可以根据执行结果进行下一步的处理。

我们先以SQL为例，从一个实际案例出来，让模型对一张表进行数据分析。

既然大模型做数据分析就是要写好提示词，那什么样的提示词才算是一个好的数据分析师的提示词呢？

首先除了要指定模型的角色和基础功能之外，还要告诉模型我们的要求，比如说需要做什么，不能做什么，有什么规则，需要输出什么样的格式等。

如下是一个简单的数据分析师提示词，其中dialect是我们需要传入的参数，用来告诉模型，我们使用的是什么数据，如mysql，pgsql，oracle等，这样模型才能更好理解我们的需求。

你是一个专门与SQL数据库交互的智能代理。 根据用户输入的问题，生成符合{dialect}语法的正确查询语句。 注意事项： - 只能使用表结构描述中可见的列名 - 确保不查询不存在的列 - 注意列所属的表 - 严格按照表字段备注的含义理解每个参数的作用 - 理解用户问题，并根据表字段的含义，生成SQL语句

但其中还有很重要的一步，就是把数据库信息告诉模型，而这些我们可以通过获取数据库元数据的方式得到。

如下查询数据表元数据，如果需要查多张表，也可以把table_name的条件给去掉。

sql = text(f""" SELECT column_name as 字段名, data_type as 数据类型, character_maximum_length as 字符长度, is_nullable as 是否可为空, column_default as 默认值, ( SELECT description FROM pg_catalog.pg_description WHERE pg_description.objsubid = information_schema.columns.ordinal_position AND pg_description.objoid = ( SELECT oid FROM pg_catalog.pg_class WHERE relname = information_schema.columns.table_name AND relnamespace = ( SELECT oid FROM pg_catalog.pg_namespace WHERE nspname = information_schema.columns.table_schema ) ) ) as 字段注释 FROM information_schema.columns WHERE table_schema = 'public' AND table_name = '{table_name}' ORDER BY ordinal_position; """ )

在查询到表结构之后，我们需要解析出表中的字段，类型等属性。

result = await db_session.execute(sql , { "table_name" : table_name , "schema" : schema}) columns = result.fetchall() if not columns: return "No tables found in the database." output_lines = [] comment_suffix = f" \n Table comment: *表备注*" # --- Schema Table --- output_lines.append( f"### Table name: ` { table_name } ` { comment_suffix }\n " ) output_lines.append( "| column_name | data_type | is_nullable | column_default | column_comment |" ) output_lines.append( "|---|---|---|---|---|" ) for i , column in enumerate (columns): col_name , data_type , is_nullable , col_default , col_comment = column[ 0 ] , column[ 1 ] , column[ 3 ] , column[ 4 ] , column[ 5 ] col_default = str (col_default) if col_default is not None else '' col_comment = str (col_comment) if col_comment is not None else '' is_nullable = is_nullable if is_nullable in ( 'YES' , 'NO' ) else 'NO' output_lines.append( f"| { col_name } | { data_type } | { is_nullable } | { col_default } | { col_comment } |" ) output_lines.append( "" )

当然，作者这里使用的是pgsql数据库，读者可以根据自己的数据库类型进行适当的调整。

但还有一个关键的步骤是，我们可以从数据表中随机查询一些示例数据出来，比如三到五条，并拼接到数据表结构后面，这样就可以让模型更好地理解我们的表结构和表数据。

如下所示：

quoted_cols = [ f' { c[ 0 ] } ' for c in columns] sample_sql = text( f' SELECT { ", " .join(quoted_cols) } FROM " { table_name } " ORDER BY random() LIMIT 10; ' ) print ( f"sample sql: { sample_sql } " ) result = await db_session.execute(sample_sql) sample_rows = result.fetchall()

这样，大模型就可以很好的根据我们的需求生成相应的SQL语句；但从安全性的角度考虑，我们最好是对生成的SQL进行基本的安全验证，如drop database；drop table name，delete等语句，否则可能会造成严重的生成事故。

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