【Udemy中英字幕】Text-to-SQL Spring AI Implementation with RAG

使用 RAG 实现文本到 SQL Spring AI

使用 Spring AI 构建文本转 SQL 应用程序

讲师：Fu Cheng

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您将学到什么

• 了解如何使用 Spring AI 1.0 构建 AI 应用程序
• 使用 LLM 和 RAG 实现文本到 SQL 的实现
• 使用向量存储搜索数据库元数据
• Spring AI中函数调用执行SQL语句

探索相关主题

• 春季人工智能
• 软件工程
• 发展

要求

• Java 基础知识
• Spring 和 Spring Boot 的基础知识
• LLM基础知识

描述

如今，构建 AI 应用程序非常流行。对于 Java 开发人员来说，构建 AI 应用程序的最佳选择是使用 Spring AI。要了解如何使用 Spring AI 构建 AI 应用程序，我们需要有一个具体的例子。文本转 SQL 是使用 AI 提高生产力的典型用法。通过使用文本转 SQL，非技术人员可以使用自然语言描述数据库查询需求。这些查询被发送给 LLM。LLM 可以生成 SQL 语句来回答用户查询。LLM 还可以使用工具执行 SQL 语句，并将查询结果返回给用户。文本转 SQL 是 AI 应用程序的一个很好的例子。

在本课程中，我们将使用 Spring AI 创建文本到 SQL 应用程序。学习本课程后，您将了解：

• 如何使用 ChatClient 向 LLM 发送请求并接收响应。

• 如何提取数据库元数据并将其包含在发送给 LLM 的提示中。

• 如何使用 Spring AI 顾问拦截 ChatClient 请求来处理请求和响应。

• 如何使用嵌入模型和向量存储实现数据库元数据的语义搜索。

• 如何使用LLM生成数据库表和SQL语句的摘要。

• 如何使用 LLM 自动重新选择表。

• 如何允许用户使用消息历史记录手动重新选择表格。

• 如何使用函数执行和验证 SQL 语句。

• 如何在 AWS Lambda 上将元数据索引器和文本到 SQL 应用程序部署为无服务器函数。

本课程涵盖了 Spring AI 的所有主要方面，包括 ChatClient、顾问、嵌入模型、向量存储、聊天内存和函数调用。

您在本课程中学到的知识可以帮助您使用 Spring AI 构建其他 AI 应用程序。

源代码：本课程提供文本到 SQL 应用程序的完整源代码。源代码可以从第 5 讲的资源中下载。您也可以向我发送您的 GitHub 帐户电子邮件以访问私人 GitHub 存储库。

本课程适合哪些人：

• Java 开发人员对使用 Spring AI 构建 AI 应用程序感兴趣