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SQL AI Agent 节点#

SQL Agent 使用 SQL 数据库作为数据源。它能够理解自然语言问题，将其转换为 SQL 查询语句，执行查询并以用户友好的格式呈现结果。该代理对于构建数据库的自然语言接口非常有价值。

有关 AI Agent 节点本身的更多信息，请参阅 AI Agent。

节点参数#

使用以下参数配置 SQL Agent。

数据源#

选择作为节点数据源的数据库。选项包括：

  • MySQL：选择此选项使用 MySQL 数据库。
    • 同时选择 MySQL 凭证。
  • SQLite：选择此选项使用 SQLite 数据库。
    • 您必须在 Agent 节点前添加一个 Read/Write File From Disk 节点来读取 SQLite 文件。
    • 同时输入来自 Read/Write File From Disk 节点的 SQLite 文件的 输入二进制字段 名称。
  • Postgres：选择此选项使用 Postgres 数据库。
    • 同时选择 Postgres 凭证。

Postgres 和 MySQL Agent 注意事项

如果您使用 Postgres 或 MySQL，此代理不支持凭证隧道选项。

提示语#

选择节点如何构建提示词（也称为用户的查询或聊天输入）。

可选方式：

  • 自动从上一节点获取：选择此选项时，节点会从名为 chatInput 的上一节点获取输入。
  • 自定义定义：选择此选项时，在提示词（用户消息）字段中提供静态文本或动态表达式作为提示内容。

节点选项#

使用以下选项微调 SQL Agent 节点的行为：

忽略的表#

如果您希望节点忽略数据库中的某些表，请输入要忽略的表的逗号分隔列表。

如果留空，代理不会忽略任何表。

包含样本行数#

输入要包含在给代理的提示中的样本行数，默认值为 3。

样本行有助于代理理解数据库的结构，但也会增加使用的 token 数量。

包含的表#

如果只想包含数据库中的特定表，请输入要包含的表的逗号分隔列表。

如果留空，代理将包含所有表。

前缀提示#

输入在提示文本之前要发送给代理的消息。这个初始消息可以提供更多上下文和指导，说明代理可以做什么、不能做什么以及如何格式化响应。

n8n 会在此字段中填充一个示例。

后缀提示#

输入在提示文本之后要发送给代理的消息。

可用的 LangChain 表达式：

  • {chatHistory}: 此对话中的消息历史记录，有助于保持上下文。
  • {input}: 包含用户提示。
  • {agent_scratchpad}: 为下一次迭代记住的信息。

n8n 会在此字段中填充一个示例。

限制#

输入要返回的最大结果数。

默认值为 10。

模板和示例#

参考主 AI 代理节点的模板和示例部分。

常见问题#

有关常见问题或问题及建议解决方案，请参阅常见问题。

AI glossary#

  • completion: Completions are the responses generated by a model like GPT.
  • hallucinations: Hallucination in AI is when an LLM (large language model) mistakenly perceives patterns or objects that don't exist.
  • vector database: A vector database stores mathematical representations of information. Use with embeddings and retrievers to create a database that your AI can access when answering questions.
  • vector store: A vector store, or vector database, stores mathematical representations of information. Use with embeddings and retrievers to create a database that your AI can access when answering questions.