-- 数据库模式描述
CREATE TABLE users (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    username TEXT NOT NULL UNIQUE,
    email TEXT UNIQUE,
    registration_date DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

CREATE TABLE products (
    product_id INTEGER PRIMARY KEY,
    product_name TEXT NOT NULL,
    price REAL NOT NULL,
    stock_quantity INTEGER DEFAULT 0
);

CREATE TABLE orders (
    order_id INTEGER PRIMARY KEY,
    user_id INTEGER NOT NULL,
    order_date DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    total_amount REAL,
    FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id)
);

# 假设这是从模式文件读取的DDL字符串
schema_description = """
-- 数据库模式描述
CREATE TABLE users (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    username TEXT NOT NULL UNIQUE,
    email TEXT UNIQUE,
    registration_date DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

CREATE TABLE products (
    product_id INTEGER PRIMARY KEY,
    product_name TEXT NOT NULL,
    price REAL NOT NULL,
    stock_quantity INTEGER DEFAULT 0
);

CREATE TABLE orders (
    order_id INTEGER PRIMARY KEY,
    user_id INTEGER NOT NULL,
    order_date DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    total_amount REAL,
    FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id)
);
"""

user_natural_language_query = "查询所有用户及其订单总金额，按订单总金额降序排列。"

# 构建LLM的提示词
prompt = f"""
你是一个专业的SQL查询生成器。根据以下提供的数据库模式，请为用户请求生成对应的SQL查询语句。
请确保生成的SQL语法正确，并且只输出SQL查询语句，不要包含任何解释或额外文本。

数据库模式:
```sql
{schema_description}

### 绕过`SQLDatabaseChain`或定制其行为

如果目标仅是生成SQL而非执行，直接使用LLM API配合上述提示词工程，是最高效且直接的方法，无需引入`SQLDatabaseChain`。`SQLDatabaseChain`的设计初衷是提供一个完整的SQL代理，包括数据库内省、SQL生成和执行。

然而，如果仍然希望利用LangChain的Agent或Chain框架，可以考虑以下策略：

*   **自定义LLM Agent：** 构建一个自定义的LangChain Agent，其工具（Tools）不再是执行SQL，而是专门用于将模式和用户请求传递给LLM以生成SQL。这个工具的`_run`方法将封装上述的提示词构建和LLM调用逻辑。
*   **模拟`SQLDatabase`对象（高级）：** 对于更复杂的场景，可以尝试创建一个模拟的`SQLDatabase`对象。这个对象在初始化时接收模式描述，并在其被`SQLDatabaseChain`调用以获取表信息时，返回基于模式描述的虚拟信息，而不尝试建立实际连接。这需要对LangChain的`SQLDatabase`和`SQLDatabaseChain`内部机制有深入理解，并且可能不如直接提示LLM灵活。

值得注意的是，即使是像`ConversationalRetrievalChain`这样的链，其核心思想也是“提供上下文”。在我们的场景中，这个上下文就是详细的数据库模式概览。通过这种方式，LLM能够基于提供的上下文进行推理，从而生成所需的SQL查询。

### 实现考量与最佳实践

在实施无连接SQL生成时，有几个关键因素需要考虑：

1.  **模式信息的完整性与简洁性：**
    *   **完整性：** 确保提供的DDL包含所有相关表、列、数据类型和关系，以便LLM能够生成准确的SQL。
    *   **简洁性：** 避免在提示词中包含不必要的细节，特别是对于大型数据库，过长的模式描述可能超出LLM的Token限制，并增加推理成本。可以考虑只提供与当前查询相关的表结构。

2.  **Prompt工程：**
    *   **清晰的指令：** 明确告知LLM其角色（SQL生成器）、目标（生成SQL查询）以及输出格式（只输出SQL，无额外文本）。
    *   **Few-shot示例：** 提供几个正确的人类语言请求到SQL查询的示例，可以显著提高LLM的生成质量和准确性。
    *   **约束条件：** 如果有特定的SQL方言（如PostgreSQL、MySQL、SQL Server），应在提示词中明确指出。

3.  **安全性：**
    *   尽管没有实际数据库连接，但如果模式信息本身包含敏感的列名或业务逻辑，仍需谨慎处理，避免在不安全的LLM服务或日志中泄露。

4.  **SQL验证：**
    *   LLM生成的SQL语句可能存在语法错误或逻辑不正确的情况。因此，在实际应用中，强烈建议对生成的SQL进行进一步的**语法验证**（例如，使用数据库客户端的`EXPLAIN`命令或专门的SQL解析库）和**逻辑验证**（通过单元测试或人工审查）。

5.  **错误处理：**
    *   设计健壮的错误处理机制，以应对LLM未能生成有效SQL、生成空响应或生成不相关内容的情况。

### 总结

通过向大型语言模型提供详细的数据库模式概览（例如DDL语句），我们能够有效地在不建立实际数据库连接的情况下生成SQL查询。这种方法不仅提高了开发和测试的灵活性与安全性，还降低了对实时数据库环境的依赖。关键在于精心设计LLM的提示词，确保模式信息的准确传达，并结合必要的后处理和验证机制，以确保生成的SQL语句的质量和可靠性。随着LLM能力的不断提升，这种无连接的SQL生成策略将在更多场景中发挥其独特价值。