Agent与数据库交互实战 · 课程目录

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课程导学与环境搭建

Agent概念、数据库选型（SQLite/MySQL）、Python环境与依赖安装（LangChain, SQLAlchemy）。

数据库基础与SQL回顾

关系型数据库核心概念、CRUD操作、JOIN查询、事务与索引。

Python数据库连接

使用sqlite3和pymysql连接数据库，执行原生SQL语句。

SQLAlchemy核心概念（Engine, Session, Model），定义模型类。

关系映射（一对多、多对多）、级联操作、查询优化。

LangChain核心组件

LLM、Prompt Template、Output Parser、Chain的概念与使用。

LangChain与数据库集成（一）

SQLDatabaseChain，自然语言转SQL查询。

LangChain与数据库集成（二）

SQLDatabaseToolkit，构建Agent工具集。

Agent核心原理

ReAct模式、Tool调用、Memory机制。

构建第一个数据库Agent

实现“用自然语言查询员工表”的Agent。

Agent记忆与对话

ConversationBufferMemory、ConversationSummaryMemory在数据库查询中的应用。

复杂查询Agent

多表JOIN、子查询、聚合函数的自然语言生成。

安全与权限控制

SQL注入防护、Agent执行权限限制、敏感数据脱敏。

数据库写操作Agent

实现自然语言驱动的INSERT、UPDATE、DELETE操作。

✍️ 写操作

事务管理Agent

确保写操作的原子性，实现回滚机制。

流式输出与进度反馈

在Agent执行SQL时，实时返回“正在查询...”、“已获取结果”等状态。

错误处理与重试机制

Agent执行SQL失败时的自动重试、错误信息友好提示。

多数据库支持

让Agent同时连接MySQL和PostgreSQL，根据用户意图切换。

数据库Schema动态感知

Agent自动读取数据库表结构，无需硬编码。

向量数据库集成（一）

ChromaDB基础，文本向量化与相似性搜索。

向量数据库集成（二）

构建RAG Agent，从文档中检索信息并存入数据库。

混合查询Agent

同时执行SQL精确查询和向量相似性搜索，融合结果。

数据库Agent的Prompt优化

Few-shot示例、动态Schema注入、角色设定。

性能监控与日志

记录Agent的每次SQL执行时间、Token消耗、错误日志。

异步数据库Agent

使用async/await提升高并发场景下的响应速度。

数据库Agent的测试

单元测试（Mock数据库）、集成测试（真实数据库）、回归测试。

部署与API化

使用FastAPI将Agent封装为RESTful API服务。

前端交互界面

使用Gradio或Streamlit构建简单的聊天界面，展示查询结果表格。

实战项目（一）

构建“客户支持Agent”，从CRM数据库查询订单、客户信息。

实战项目（二）

构建“数据分析Agent”，自动生成销售报表并存入数据库。