natural_language_query.py

# natural_language_query
# Importiere die erforderlichen Module

import os
import settings as cfg 

from langchain_community.utilities import SQLDatabase
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_community.agent_toolkits import create_sql_agent

# Datenbank und OpenAI API initialisieren
KNOWLEDGE_DB = cfg.KNOWLEDGE_DB
db = SQLDatabase.from_uri(f"sqlite:///{KNOWLEDGE_DB}")

# Setze den OpenAI API-Schlüssel
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = cfg.OPENAI_API_KEY
os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "false"

# Initialisiere das Sprachmodell
model = ChatOpenAI(model="gpt-4")

# Abfrage ausführen

prompt = "suche nach ergebnissen in denen shebang vorkommt und fasse das zu einem Text zusammen"

agent_executor = create_sql_agent(model, db=db, agent_type="openai-tools", verbose=False)

try:
    result = agent_executor.invoke({"input": prompt})
    
    # Parsen der Ausgabe
    antwort = result['output'] if 'output' in result else None

    # Ausgabe der Antwort
    print(antwort)

except Exception as e:
    print(f"Ein Fehler ist aufgetreten: {e}")