给大模型装上手，通过 Function Calling 查询数据库：实现高效数据处理的新方式_什么是 function calling

在当今数字化时代，数据驱动决策已经成为企业发展的关键。随着数据库技术的不断发展，查询数据库的方式也在不断演变。传统的数据库查询方式虽然功能强大，但有时显得复杂和冗长。而Function Calling（函数调用）提供了一种更加简洁、高效的数据库查询方式。本文将介绍Function Calling查询数据库的原理、优势以及实际应用案例。

一、什么是Function Calling？

Function Calling，顾名思义，就是通过调用函数的方式来完成特定任务。在数据库查询中，Function Calling指的是将查询操作封装成函数，通过调用这些函数来完成数据库查询。与传统的SQL查询语句不同，Function Calling具有更高的可读性和复用性。

二、Function Calling查询数据库的优势

1. 简洁明了：Function Calling将复杂的查询操作封装在函数内部，调用时只需简短的函数名称和参数，极大简化了查询语句。

2. 高效复用：常用的查询操作可以封装成函数，方便在不同的项目或模块中复用，减少重复代码，提高开发效率。

3. 易于维护：由于查询逻辑集中在函数内部，当需要修改查询逻辑时，只需更新函数定义，无需逐个修改所有使用到该查询的地方。

4. 安全性高：通过预定义的函数进行数据库操作，可以有效防止SQL注入等安全问题，增强系统的安全性。

三、Function Calling查询数据库的实现

以Python为例，实现数据库查询：

# 导入必要的库``import openai``import os``from math import *``from icecream import ic``import json``from math import *``import requests``import logging``import sqlite3``   ``# 设置日志记录配置``logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')``   ``# 加载 .env 文件``from dotenv import load_dotenv, find_dotenv``_ = load_dotenv(find_dotenv())``   ``# 从环境变量中获得你的 OpenAI Key``openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')``openai.api_base = os.getenv('OPENAI_API_URL')``model = os.getenv('MODEL')``amap_key = os.getenv('GAODE_MAP_API_KEY')``   ``# 定义数据库表结构的字符串``database_schema_string = """``CREATE TABLE customers (`    `id INT PRIMARY KEY NOT NULL, -- 主键，不允许为空`    `customer_name VARCHAR(255) NOT NULL, -- 客户名，不允许为空`    `email VARCHAR(255) UNIQUE, -- 邮箱，唯一`    `register_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP -- 注册时间，默认为当前时间``);``CREATE TABLE products (`    `id INT PRIMARY KEY NOT NULL, -- 主键，不允许为空`    `product_name VARCHAR(255) NOT NULL, -- 产品名称，不允许为空`    `price DECIMAL(10,2) NOT NULL -- 价格，不允许为空``);``CREATE TABLE orders (`    `id INT PRIMARY KEY NOT NULL, -- 主键，不允许为空`    `customer_id INT NOT NULL, -- 客户ID，不允许为空`    `product_id INT NOT NULL, -- 产品ID，不允许为空`    `price DECIMAL(10,2) NOT NULL, -- 价格，不允许为空`    `status INT NOT NULL, -- 订单状态，整数类型，不允许为空。0代表待支付，1代表已支付，2代表已退款`    `create_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, -- 创建时间，默认为当前时间`    `pay_time TIMESTAMP -- 支付时间，可以为空``);``"""``   ``def get_sql_completion(messages, model=model):`    `"""`    `使用 OpenAI 的 Chat API 来生成完成的 SQL 查询语句。`    `    参数:`    `- messages: 一个包含用户消息和系统消息的列表，用于上下文对话。`    `- model: 使用的 OpenAI 模型的名称，默认为环境变量中定义的模型。`    `    返回:`    `- 生成的 SQL 查询语句。`    `"""`    `response = openai.ChatCompletion.create(`        `model=model,`        `messages=messages,`        `temperature=0,  # 模型输出的随机性，0 表示随机性最小`        `tools=[{  # 摘自 OpenAI 官方示例 https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/examples/How_to_call_functions_with_chat_models.ipynb`            `"type": "function",`            `"function": {`                `"name": "ask_database",`                `"description": "Use this function to answer user questions about business. \`                            `Output should be a fully formed SQL query.",#使用此功能可以回答用户有关业务的问题\输出应该是完全格式的SQL查询。`                `"parameters": {`                    `"type": "object",`                    `"properties": {`                        `"query": {`                            `"type": "string",`                            `#SQL查询提取信息以回答用户的问题。SQL应该使用以下数据库架构编写：\`                            `#查询应以纯文本形式返回，而不是以JSON形式返回。查询应该只包含SQLite支持的语法。`                            `"description": f"""`                            `SQL query extracting info to answer the user's question.``                            SQL should be written using this database schema:`                            `{database_schema_string}`                            `The query should be returned in plain text, not in JSON.`                            `The query should only contain grammars supported by SQLite.`                            `""",`                        `}`                    `},`                    `"required": ["query"],`                `}`            `}`        `}],`    `)`    `return response.choices[0].message``   ``# 创建内存中的SQLite数据库连接``conn = sqlite3.connect(':memory:')``cursor = conn.cursor()``   ``# 执行数据库表创建语句``for statement in database_schema_string.split(';'):`    `cursor.execute(statement)``   ``# 插入模拟数据``mock_data = [`    `(1, 1001, 'TSHIRT_1', 50.00, 0, '2023-10-12 10:00:00', None),`    `(2, 1001, 'TSHIRT_2', 75.50, 1, '2023-10-16 11:00:00', '2023-08-16 12:00:00'),`    `(3, 1002, 'SHOES_X2', 25.25, 2, '2023-10-17 12:30:00', '2023-08-17 13:00:00'),`    `(4, 1003, 'HAT_Z112', 60.75, 1, '2023-10-20 14:00:00', '2023-08-20 15:00:00'),`    `(5, 1002, 'WATCH_X001', 90.00, 0, '2023-10-28 16:00:00', None)``]``   ``for record in mock_data:`    `cursor.execute('''\`    `INSERT INTO orders (id, customer_id, product_id, price, status, create_time, pay_time)`    `VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)`    `''', record)``   ``# 提交事务``conn.commit()``   ``def ask_database(query):`    `"""`    `执行 SQL 查询并返回结果。`    `    参数:`    `- query: 要执行的 SQL 查询语句。`    `    返回:`    `- 查询结果。`    `"""`    `cursor.execute(query)`    `records = cursor.fetchall()`    `return records``   ``def test_promopt():`    `"""`    `测试通过自然语言询问来生成并执行 SQL 查询的功能。`    `"""`    `prompt = "统计每月每件商品的销售额"`    `# prompt = "这星期消费最高的用户是谁？他买了哪些商品？ 每件商品买了几件？花费多少？"`    `messages = [`        `{"role": "system", "content": "基于 order 表回答用户问题"},`        `{"role": "user", "content": prompt}`    `]`    `response = get_sql_completion(messages)`    `print(response)`    `conn.close()``   ``def test_promopt_result():`    `"""`    `测试自然语言询问的更复杂场景，包括对数据库操作的调用和日志记录。`    `"""`    `prompt = "统计每月每件商品的销售额"`    `# prompt = "这星期消费最高的用户是谁？他买了哪些商品？ 每件商品买了几件？花费多少？"`    `messages = [`        `{"role": "system", "content": "基于 order 表回答用户问题"},`        `{"role": "user", "content": prompt}`    `]`    `response = get_sql_completion(messages)`    `if response.content is None:`        `response.content = "null"`    `messages.append(response)`    `logging.info("====Function Calling====")`    `logging.info(response)``   `    `if response.tool_calls is not None:`        `tool_call = response.tool_calls[0]`        `if tool_call.function.name == "ask_database":`            `arguments = tool_call.function.arguments`            `args = json.loads(arguments)`            `logging.info("====SQL====")`            `logging.info(args["query"])`            `result = ask_database(args["query"])`            `logging.info("====DB Records====")`            `logging.info(result)``   `            `messages.append({`                `"tool_call_id": tool_call.id,`                `"role": "tool",`                `"name": "ask_database",`                `"content": str(result)`            `})`            `response = get_sql_completion(messages)`            `logging.info("====最终回复====")`            `logging.info(response.content)`    `conn.close()``   ``   ``if __name__ == '__main__':`   `test_promopt_result()
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输出：

`2024-05-31 23:12:38,331 - INFO - ====Function Calling====``2024-05-31 23:12:38,332 - INFO - {`  `"role": "assistant",`  `"content": "null",`  `"tool_calls": [`    `{`      `"id": "call_zhket5tQwLB9jGukvB2GpfMX",`      `"type": "function",`      `"function": {`        `"name": "ask_database",`        `"arguments": "{\"query\":\"SELECT strftime('%Y-%m', create_time) AS month, product_id, SUM(price) AS total_sales FROM orders WHERE status = 1 GROUP BY month, product_id;\"}"`      `}`    `}`  `]``}``2024-05-31 23:12:38,334 - INFO - ====SQL====``2024-05-31 23:12:38,334 - INFO - SELECT strftime('%Y-%m', create_time) AS month, product_id, SUM(price) AS total_sales FROM orders WHERE status = 1 GROUP BY month, product_id;``2024-05-31 23:12:38,335 - INFO - ====DB Records====``2024-05-31 23:12:38,335 - INFO - [('2023-10', 'HAT_Z112', 60.75), ('2023-10', 'TSHIRT_2', 75.5)]``2024-05-31 23:12:41,284 - INFO - ====最终回复====``2024-05-31 23:12:41,285 - INFO - 每月每件商品的销售额统计如下：``   ``- 2023年10月：`  `- 商品ID：HAT_Z112，销售额：60.75`  `- 商品ID：TSHIRT_2，销售额：75.5`


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在以上示例中，通过调用函数实现了对数据库的查询。这样做不仅代码更加简洁易读，还方便了查询逻辑的复用和维护。

四、实际应用案例

1. 电商平台的商品查询：在电商平台中，商品查询是非常频繁的操作。通过Function Calling，可以将不同条件的商品查询封装成函数，例如按价格区间、按分类、按销量排序等，大大提高了查询的灵活性和效率。

2. 用户管理系统：在用户管理系统中，可以将用户的增删改查操作封装成函数，例如根据用户ID查询、按注册时间排序、批量删除用户等，使系统更易于维护和扩展。

3. 数据分析系统：在数据分析系统中，常常需要对大量数据进行复杂查询和统计。通过Function Calling，可以将常用的统计分析操作封装成函数，例如按时间段统计销售额、按地区统计用户数量等，提高了数据处理的效率和准确性。

五、总结

Function Calling查询数据库作为一种新兴的技术手段，正在逐渐受到开发者的青睐。它不仅简化了数据库查询操作，提高了代码的可读性和复用性，还增强了系统的安全性和维护性。在未来，随着数据库技术的不断发展，相信Function Calling将会在更多领域发挥重要作用，助力企业实现更高效的数据处理和决策支持。

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恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

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