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【GPT入门】第15课 用 prompt生成sql交互页面，创建可视化自然语言转sql生成器
- 1. 任务描述
- 2. prompt
- 3. 豆包生成的代码
- 4. 运行
- 5. 把填的sql改为直接读库的表，实现智能化
1. 任务描述
任务描述：用promt开发一个UI，填写用户的表结构与查询需求，生成可执行sql
最终页面效果：
2. prompt
用streamlit写一个界面，实现如下功能：
1.用户可以选择写表结构的数据量
2.根据表结构数量，显示对应数量的表结构输入框
3.用户填查询需求的输入框
4.这个查询需求和大模型交互，用openai 1.x以上版本api，生成符合需求的sql把prompt给AI工具，例如chatgpt, 豆包、文心、智普等，选一个，可以对比运行效果，他们会生成想应的代码：
3. 豆包生成的代码
例如豆包的结果：
import streamlit as st
import openai# 设置 OpenAI API 密钥
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())
def generate_sql(prompt):try:# 创建 OpenAI 客户端实例client = openai.Client()response = client.chat.completions.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=[{"role": "system", "content": "你是一个专业的 SQL 生成助手，根据用户提供的表结构和查询需求生成符合要求的 SQL 语句。"},{"role": "user", "content": prompt}])return response.choices[0].message.contentexcept Exception as e:st.error(f"生成 SQL 时出现错误: {e}")return Nonedef main():st.title("SQL 生成助手")# 用户选择表结构的数据量table_structure_count = st.number_input("请选择表结构的数量", min_value=1, value=1, step=1)# 根据表结构数量，显示对应数量的表结构输入框table_structures = []for i in range(table_structure_count):table_structure = st.text_area(f"请输入第 {i + 1} 个表结构", key=f"table_structure_{i}")table_structures.append(table_structure)# 用户填查询需求的输入框query_requirement = st.text_area("请输入查询需求")if st.button("生成 SQL"):if all(table_structures) and query_requirement:# 构建提示信息prompt = "表结构信息如下：\n"for structure in table_structures:prompt += f"{structure}\n"prompt += f"\n查询需求：{query_requirement}"# 与大模型交互生成 SQLsql = generate_sql(prompt)if sql:st.code(sql, language="sql")else:st.warning("请确保所有表结构和查询需求都已填写。")if __name__ == "__main__":main()
4. 运行
streamlit run E:\workspace\gptLearning\gptLearning\ai\l02\generate_sql.py [
打开页面测试
5. 把填的sql改为直接读库的表，实现智能化
修改prompt，让ai写代码就ok,你只需要一个任务的prompt, 赶紧用起来