让用户与数据库对话：使用 Streamlit 构建由 RAG 支持的 SQL 助手，创建一个与数据库无关的聊天机器人，连接到 SQLite、BigQuery 和 Redshift。

简介

大多数业务用户不会直接访问数据库，因为他们不知道在哪里查找或如何查询。相反，他们可能会问数据从业者：“我们上个季度排名前五的产品是什么？” 我从经验中知道，这些请求可能会令人沮丧，而且往往会降低工作效率。因此，任何数据从业者的核心目标都应该是赋能个人独立获取数据和洞察。

那么，如果用户可以与您的数据库对话会怎样呢？

检索与增强 (RAG) 系统正是体现了这一理念。通过利用大型语言模型 (LLM) 并将其与特定数据源集成，RAG 系统允许个人使用自然语言提问。

在本文中，我将重点介绍 RAG 的一个特定应用：将自然语言转换为 SQL 查询并针对数据库引擎执行它们。

数据存储很少集中进行。因此，本文将介绍如何构建一个与数据库无关的 RAG 管道，允许用户访问 Amazon Redshift、BigQuery 和 SQLite 数据库中的数据。为了方便用户使用，我们将所有内容封装在一个 Streamlit 仪表板中，作为聊天机器人界面

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