123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119 |
- """
- 数据库查询相关的工具集
- """
- import re
- import json
- import logging
- from langchain_core.tools import tool
- import pandas as pd
- logger = logging.getLogger(__name__)
- # --- 工具函数 ---
- @tool
- def generate_sql(question: str) -> str:
- """
- 根据用户问题生成SQL查询语句。
- Args:
- question: 用户的原始问题。
- Returns:
- 生成的SQL语句或错误信息。
- """
- logger.info(f"🔧 [Tool] generate_sql - 问题: '{question}'")
- try:
- from common.vanna_instance import get_vanna_instance
- vn = get_vanna_instance()
- sql = vn.generate_sql(question)
- if not sql or sql.strip() == "":
- if hasattr(vn, 'last_llm_explanation') and vn.last_llm_explanation:
- error_info = vn.last_llm_explanation
- logger.warning(f" Vanna返回了错误解释: {error_info}")
- return f"数据库查询失败,具体原因:{error_info}"
- else:
- logger.warning(" Vanna未能生成SQL且无解释。")
- return "无法生成SQL:问题可能不适合数据库查询"
- sql_upper = sql.upper().strip()
- if not any(keyword in sql_upper for keyword in ['SELECT', 'WITH']):
- logger.warning(f" Vanna返回了疑似错误信息而非SQL: {sql}")
- return f"数据库查询失败,具体原因:{sql}"
- logger.info(f" ✅ 成功生成SQL: {sql}")
- return sql
- except Exception as e:
- logger.error(f" SQL生成过程中发生异常: {e}", exc_info=True)
- return f"SQL生成失败: {str(e)}"
- @tool
- def valid_sql(sql: str) -> str:
- """
- 验证SQL语句的正确性和安全性。
- Args:
- sql: 待验证的SQL语句。
- Returns:
- 验证结果。
- """
- logger.info(f"🔧 [Tool] valid_sql - 待验证SQL (前100字符): {sql[:100]}...")
- if not sql or sql.strip() == "":
- logger.warning(" SQL验证失败:SQL语句为空。")
- return "SQL验证失败:SQL语句为空"
- sql_upper = sql.upper().strip()
- if not any(keyword in sql_upper for keyword in ['SELECT', 'WITH']):
- logger.warning(f" SQL验证失败:不是有效的查询语句。SQL: {sql}")
- return "SQL验证失败:不是有效的查询语句"
-
- # 简单的安全检查
- dangerous_patterns = [r'\bDROP\b', r'\bDELETE\b', r'\bTRUNCATE\b', r'\bALTER\b', r'\bCREATE\b', r'\bUPDATE\b']
- for pattern in dangerous_patterns:
- if re.search(pattern, sql_upper):
- keyword = pattern.replace(r'\b', '').replace('\\', '')
- logger.error(f" SQL验证失败:包含危险操作 {keyword}。SQL: {sql}")
- return f"SQL验证失败:包含危险操作 {keyword}"
- logger.info(f" ✅ SQL验证通过。")
- return "SQL验证通过:语法正确"
- @tool
- def run_sql(sql: str) -> str:
- """
- 执行SQL查询并以JSON字符串格式返回结果。
- Args:
- sql: 待执行的SQL语句。
- Returns:
- JSON字符串格式的查询结果,或包含错误的JSON字符串。
- """
- logger.info(f"🔧 [Tool] run_sql - 待执行SQL (前100字符): {sql[:100]}...")
- try:
- from common.vanna_instance import get_vanna_instance
- vn = get_vanna_instance()
- df = vn.run_sql(sql)
- if df is None:
- logger.warning(" SQL执行成功,但查询结果为空。")
- result = {"status": "success", "data": [], "message": "查询无结果"}
- return json.dumps(result, ensure_ascii=False)
- logger.info(f" ✅ SQL执行成功,返回 {len(df)} 条记录。")
- # 将DataFrame转换为JSON,并妥善处理datetime等特殊类型
- return df.to_json(orient='records', date_format='iso')
- except Exception as e:
- logger.error(f" SQL执行过程中发生异常: {e}", exc_info=True)
- error_result = {"status": "error", "error_message": str(e)}
- return json.dumps(error_result, ensure_ascii=False)
- # 将所有工具函数收集到一个列表中,方便Agent导入和使用
- sql_tools = [generate_sql, valid_sql, run_sql]
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