data-copilot

✨ 大语言模型 (LLM) 的自然语言数据库查询系统 (RAG)

通过自然语言提问，使用大语言模型智能解析数据库结构，对数据进行智能多表结构化查询和统计计算，根据查询结果智能绘制多种图表。 Pywebio 交互式前端网页，不必须 openai api，100%纯 Python 代码。

🚩English Readme

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🔔 如有项目相关问题，欢迎在本项目提出issue，我一般会在 24 小时内回复。

功能简介

• 1, 使用自然语言提问
• 2, 实现多表结构化查询和统计计算
• 3, 实现智能绘制多种类型的图表和交互式图表制作
• 4, 智能解析数据库结构，使用不同的 mysql 数据库无需额外配置
• 4, 支持多线程并发查询
• 5, 能够处理大语言模型表现不稳定等异常情况
• 6, 支持本地离线部署 (需 GPU) huggingface 格式模型 (例如qwen-7b)
• 7, 支持 openai 格式和 dashscope qwen 的 api 接口

技术创新点

• 通过异常和断言信息回输进行重试提问，改善大语言模型输出表现不稳定的情况。
• 多线程并发提问，提高响应速度和稳定性。
• 使用数据库的 DataFrame 映射进行操作，避免通过诱导大语言模型进行 sql 注入攻击的风险。
• 引入词嵌入模型和向量数据库，替代单纯的正则表达式，解决大语言模型的模糊输出，到确定的系统代码执行的映射难题。

基本技术原理

单次生成的基本流程。

并发生成控制。

展示

提问界面

根据查到的数据，智能选择图表类型绘图，支持多表结构化查询。在这个例子中，智能连接了员工表和工资表，进行结构化查询。智能选择了柱状图绘图。

如果对智能绘图结果不满意，高级模式，根据智能查询到的数据，手动交互式绘图

支持智能智能统计计算。在这个例子中，智能统计了在各国销量的百分比，智能选择了饼图绘图。

高级模式，交互式绘图

同样支持平均值，求和，最大值，最小值等统计计算

如何使用

安装依赖

python 版本 3.9

pip install -r requirement.txt

填写配置信息

./config/config.yaml 是配置信息文件。

数据库配置

连接即可，模型会自动读取数据库结构，无需额外配置

mysql: mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1/data_copilot
# mysql: mysql+pymysql://用户名:密码@地址:端口/数据库名

大语言模型配置

如果使用 dashscope qwen api （推荐）

llm:
  model: qwen1.5-110b-chat # 模型名称
  url: ""  # 使用 dashscope `qwen` api 时此项无需填写

# qwen1.5-72b-chat   qwen1.5-110b-chat
# qwen-turbo  qwen-plus   qwen-max   qwen-long

同时在 llm_access/LLM.py 中

# llm = llm_access.openai_access.llm
llm = llm_access.qwen_access.llm

如果使用 openai api （此处填写的是 glm 的 openai 兼容 api）

llm:
  model: glm-4 # 模型名称
  url: "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/"   # endpoint_url 请求地址

# qwen1.5-72b-chat   qwen1.5-110b-chat
# qwen-turbo  qwen-plus   qwen-max   qwen-long

同时在 llm_access/LLM.py 中

llm = llm_access.openai_access.llm
# llm = llm_access.qwen_access.llm

如果需要本地离线部署，相关代码在 ./llm_access/qwen_access.py

获取 apikey

如果从阿里云 dashscope 获取 qwen 大语言模型的 api-key

保存 api-key 到 llm_access/api_key_qwen.txt

如果使用 openai 格式 api 的 api-key

保存 api-key 到 llm_access/api_key_openai.txt

运行

main.py 是项目入口，运行此文件即可启动服务器

python main.py

默认情况下，浏览器输入 http://127.0.0.1:8087/ 即可

未来可能的方向

本项目的难点在于：实现由用户自然语言的模糊提问和大语言模型输出的自然语言回答，到传统非人工智能计算机代码可以处理的确定数据的映射。

本项目目前阶段和其它一些开源实现(例如langchain agent)使用的方法。 都是反复提问以得到大语言模型，以得到尽可能符合预定格式的自然语言回答，然后使用正则表达式匹配数据。

大语言模型虽然有很高的灵活度，可以实现多种复杂的智能数据库查询、统计、绘图功能。 但是其有输入输出规模的致命瓶颈，无法直接处理超长文本或大规模数据集。 因此，在面对大规模数据（例如上百张表）的结构信息时，可能表现不佳。

大语言模型虽然可以一定程度上通过 prompt 控制相对确定的输出格式。 但是其本质仍然是自然语言输出，依然具有大语言模型不稳定的输出特征以及涌现问题。 无法保证返回可以接受的结果，无法保证结果的合理性，准确性。

所以在这一方面的创新，可能是本项目未来可能的发展方向。

向量数据库和词嵌入模型

引入词嵌入模型(例如 text2vec-base-multilingual)和 向量数据库 (例如 PGVector) 可以更好地处理大规模数据。

通过将大规模数据分条转换为向量，将词汇映射到低维向量空间中，从而捕捉词汇之间的语义关系。 并将其存储在向量数据库中，我们可以快速地进行相似性查询、聚类等操作，从而实现对大规模数据的有效处理。 同时，向量数据库中只能匹配到语义上最接近的确定的预存结果，不会出现大语言模型的不稳定情况和涌现问题。

向量数据库和词嵌入模型的加入，可以帮助克服大语言模型表现的不稳定性，以及在处理大规模数据时的限制。 把向量数据库的稳定可靠，和大语言模型的智能灵活结合起来，从而实现对大规模数据的有效而稳定的处理和分析。

相关技术储备代码在 ./pgv/ 文件夹下

相关链接

词嵌入模型:

text2vec-large-chinese huggingface hf-mirror

text2vec-base-multilingual huggingface hf-mirror

向量数据库:

PGVector DockerHub dockerproxy

未完待续......

开源许可证

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