AI大模型探索之路-实战篇12：构建互动式Agent智能数据分析平台：实现多轮对话控制

系列篇章💥

一、前言

在Agent智能数据分析平台的实战开发中，继我们之前关于Function Calling技术整合的讨论之后，本文将专注于实现一个核心功能——多轮对话控制系统。这一机制能够让用户通过自然语言与系统进行连续的交流，从而更准确、更高效地完成数据分析任务。

二、引入背景知识库

引入数据字典知识，作为大模型对话的背景知识库。

1、定义OpenAI客户端

定义大模型客户端，用于与大模型交互对话

import openai
import os
import numpy as np
import pandas as pd
import json
import io
from openai import OpenAI
import inspect
import pymysql

openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

client = OpenAI(api_key=openai.api_key)

2、定义工具函数生成器

定义一个函数，用于自动生成function calling功能需要的，工具函数信息体

def auto_functions(functions_list):
    """
    Chat模型的functions参数编写函数
    :param functions_list: 包含一个或者多个函数对象的列表；
    :return：满足Chat模型functions参数要求的functions对象
    """
    def functions_generate(functions_list):
        # 创建空列表，用于保存每个函数的描述字典
        functions = []
        # 对每个外部函数进行循环
        for function in functions_list:
            # 读取函数对象的函数说明
            function_description = inspect.getdoc(function)
            # 读取函数的函数名字符串
            function_name = function.__name__

            system_prompt = '以下是某的函数说明：%s' % function_description
            user_prompt = '根据这个函数的函数说明，请帮我创建一个JSON格式的字典，这个字典有如下5点要求：\
                           1.字典总共有三个键值对；\
                           2.第一个键值对的Key是字符串name，value是该函数的名字：%s，也是字符串；\
                           3.第二个键值对的Key是字符串description，value是该函数的函数的功能说明，也是字符串；\
                           4.第三个键值对的Key是字符串parameters，value是一个JSON Schema对象，用于说明该函数的参数输入规范。\
                           5.输出结果必须是一个JSON格式的字典，只输出这个字典即可，前后不需要任何前后修饰或说明的语句' % function_name

            response = client.chat.completions.create(
                              model="gpt-3.5-turbo",
                              messages=[
                                {"role": "system", "content": system_prompt},
                                {"role": "user", "content": user_prompt}
                              ]
                            )
            json_function_description=json.loads(response.choices[0].message.content.replace("```","").replace("json",""))
            json_str={"type": "function","function":json_function_description}
            functions.append(json_str)
        return functions
    
    max_attempts = 4
    attempts = 0

    while attempts < max_attempts:
        try:
            functions = functions_generate(functions_list)
            break  # 如果代码成功执行，跳出循环
        except Exception as e:
            attempts += 1  # 增加尝试次数
            print("发生错误：", e)
            if attempts == max_attempts:
                print("已达到最大尝试次数，程序终止。")
                raise  # 重新引发最后一个异常
            else:
                print("正在重新运行...")
    return functions

3、两次大模型API调用封装

封装funcation calling中两次大模型API得调用

def run_conversation(messages, functions_list=None, model="gpt-3.5-turbo"):
    """
    能够自动执行外部函数调用的对话模型
    :param messages: 必要参数，字典类型，输入到Chat模型的messages参数对象
    :param functions_list: 可选参数，默认为None，可以设置为包含全部外部函数的列表对象
    :param model: Chat模型，可选参数，默认模型为gpt-3.5-turbo
    :return：Chat模型输出结果
    """
    # 如果没有外部函数库，则执行普通的对话任务
    if functions_list == None:
        response = client.chat.completions.create(
                        model=model,
                        messages=messages,
                        )
        response_message = response.choices[0].message
        final_response = response_message.content
        
    # 若存在外部函数库，则需要灵活选取外部函数并进行回答
    else:
        # 创建functions对象
        tools = auto_functions(functions_list)

        # 创建外部函数库字典
        available_functions = {func.__name__: func for func in functions_list}

        # 第一次调用大模型
        response = client.chat.completions.create(
                        model=model,
                        messages=messages,
                        tools=tools,
                        tool_choice="auto", )
        response_message = response.choices[0].message

        tool_calls = response_message.tool_calls
        if tool_calls:
            messages.append(response_message) 
            for tool_call in tool_calls:
                function_name = tool_call.function.name
                function_to_call = available_functions[function_name]
                function_args = json.loads(tool_call.function.arguments)
                
                function_response = function_to_call(**function_args)
                messages.append(
                    {
                        "tool_call_id": tool_call.id,
                        "role": "tool",
                        "name": function_name,
                        "content": function_response,
                    }
                ) 
            ## 第二次调用模型
            second_response = client.chat.completions.create(
                model=model,
                messages=messages,
            ) 
            # 获取最终结果
            final_response = second_response.choices[0].message.content
        else:
            final_response = response_message.content
                
    return final_response

4、user_demographics数据查询服务封装

定义一个get_user_demographics函数，用于获取user_demographics 表的相关信息

def get_user_demographics(sql_query):
    """
    用户获取user_demographics 表的相关信息
    :param sql_query: 字符串形式的SQL语句
    :return SQL查询的user_demographics 表的相关信息
    """
    mysql_pw="iquery_agent"
    
    connection = pymysql.connect(
    host='localhost',  # 数据库地址
    user='iquery_agent',  # 数据库用户名
    passwd=mysql_pw,  # 数据库密码
    db='iquery',  # 数据库名
    charset='utf8'  # 字符集选择utf8   
    )
    try:
        with connection.cursor() as cursor:
            sql = sql_query
            cursor.execute(sql)
            results = cursor.fetchall()
    finally:
        cursor.close()
    
    column_names = [desc[0] for desc in cursor.description]

    # 使用results和column_names创建DataFrame
    df = pd.DataFrame(results, columns=column_names)
        
    return df.to_json(orient = "records")

5、user_demographics函数信息生成测试

使用工具函数生成器，对测试是否能够正常生成user_demographics相关数据查询的工具函数信息

#定义工具函数列表（当前只有user_demographics信息获取的函数）
functions_list = [get_user_demographics]

#user_demographics相关数据查询的工具函数信息，生成测试
tools = auto_functions(functions_list)
tools

生成的函数信息如下：
在这里插入图片描述

注意：结构生成不一定正确，大模型缺少稳定性；可能需要多次调用测试；也可以再生成函数中，加入校验；比如：如果缺失关键key、value，就让大模型重新生成。

6、第一次数据查询对话测试

使用自然语言对话的方式，进行数据查询分析

messages=[
            {"role": "user", "content": "请问user_demographics表中个人属性为老年男性的数据总共有多少条？"}
        ]
    
response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=messages,
        tools=tools,
        tool_choice="auto",  
    )

response.choices[0].message

输出：

ChatCompletionMessage(content=None, role='assistant', function_call=None, tool_calls=[ChatCompletionMessageToolCall(id='call_5VK3ywSsn76wNBfAEc17FaWr', function=Function(arguments='{"sql_query":"SELECT COUNT(*) FROM user_demographics WHERE age >= 60 AND gender = \'male\'"}', name='get_user_demographics'), type='function')])

可以从结果中检查大模型是否正常找到自己生成的工具函数，以及生成的相关SQL是否正确；
查询SQL中使用了年龄大于60岁，来查询老年人。

7、读取数据字典

读取本地的数据字典

# 打开并读取Markdown文件
with open('/root/autodl-tmp/iquery项目/data/数据字典/iquery数据字典.md', 'r', encoding='utf-8') as f:
    md_content = f.read()
    
md_content

输出

'# iquery数据字典：iquery数据库数据字典\n\n本数据字典记录了iquery数据库中各张数据表的基本情况。\n\n## 1.user_demographics数据表\n\n- 基本解释\n\n  \u200b\t\tuser_demographics数据表记录了电信用户的个人基本情况，主要涵盖客户基本生物属性，包括性别、年龄状况、是否结婚以及是否经济独立等。\n\n- 数据来源\n\n  \u200b\tuser_demographics数据集由一线业务人员人工采集记录，并且通过回访确认相关信息，数据集的准确性和可信度都非常高。\n\n- 各字段说明\n\n| Column Name | Description | Value Range | Value Explanation | Type |\n|-------------|-------------|-------------|-------------------|------|\n| customerID | 客户ID，user_demographics数据表主键 |              | 由数字和字母组成的 | VARCHAR(255) |\n| gender | 用户的性别 | Female, Male | Female (女性), Male (男性) | VARCHAR(255) |\n| SeniorCitizen | 是否为老人 | 0, 1 | 0 (不是), 1 (是) | INT |\n| Partner | 用户是否有伴侣 | Yes, No | Yes (有), No (没有) | VARCHAR(255) |\n| Dependents | 用户经济是否独立，往往用于判断用户是否已经成年 | No, Yes | Yes (有), No (没有) | VARCHAR(255) |\n\n## 2.user_services数据表\n\n- 基本解释\n\n  \u200b        user_services数据表记录了每位用户订购电信服务的基本情况，截至目前，电信服务商提供了种类多样的服务，包括电话类服务和网络类服务等，本数据集表记录了每位用户订阅电信服务的基本情况。\n\n- 数据来源\n\n  \u200b\t\tuser_services数据表由后台系统自动创建生成，并未经过人工校验。\n\n- 各字段说明\n\n| Column Name | Description | Value Range | Value Explanation | Type |\n|-------------|-------------|-------------|-------------------|------|\n| customerID | 客户ID，user_services数据表主键 |  | 由数字和字母组成的 | VARCHAR(255) |\n| PhoneService | 用户是否有电话服务 | No, Yes | Yes (有), No (没有) | VARCHAR(255) |\n| MultipleLines | 用户是否开通了多条电话业务 | No phone service, No, Yes | Yes (有多条电话线业务), No (没有多条电话线业务), No phone service (没有电话服务) | VARCHAR(255) |\n| InternetService | 用户的互联网服务类型 | DSL, Fiber optic, No | DSL (DSL), Fiber optic (光纤), No (没有) | VARCHAR(255) |\n| OnlineSecurity | 是否开通网络安全服务 | No, Yes, No internet service | Yes（有）、No（无） or No internetservice（没有网路服务） | VARCHAR(255) |\n| OnlineBackup | 是否开通在线备份服务 | Yes, No, No internet service | Yes（有）、No（无） or No internetservice（没有网路服务） | VARCHAR(255) |\n| DeviceProtection | 是否开通设备保护服务 | No, Yes, No internet service | Yes（有）、No（无） or No internetservice（没有网路服务） | VARCHAR(255) |\n| TechSupport | 是否开通技术支持业务 | No, Yes, No internet service | Yes（有）、No（无） or No internetservice（没有网路服务） | VARCHAR(255) |\n| StreamingTV | 是否开通网络电视 | No, Yes, No internet service | Yes（有）、No（无） or No internetservice（没有网路服务） | VARCHAR(255) |\n| StreamingMovies | 是否开通网络电影 | No, Yes, No internet service | Yes（有）、No（无） or No internetservice（没有网路服务） | VARCHAR(255) |\n\n## 3.user_payments数据表\n\n- 基本解释\n\n  \u200b\t\tuser_payments数据表记录了每一位用户支付状况，既包括用户的支付方式和合同类型，同时也包含用户具体支付金额，包括月付金额和总金额等。\n\n- 数据来源\n\n  \u200b\t\tuser_payments数据表由后台自动记录生成，并未经过校验。\n\n- 各字段说明\n\n| Column Name | Description | Value Range | Value Explanation | Type |\n|-------------|-------------|-------------|-------------------|------|\n| customerID | 客户ID，user_payments数据表主键 |  | 由数字和字母组成的 | VARCHAR(255) |\n| Contract | 合同类型 | Month-to-month, One year, Two year | Month-to-month (月付), One year (一年付), Two year (两年付) | VARCHAR(255) |\n| PaperlessBilling | 是否无纸化账单 | Yes, No | Yes (是), No (否) | VARCHAR(255) |\n| PaymentMethod | 支付方式 | Electronic check, Mailed check, Bank transfer (automatic), Credit card (automatic) | Electronic check (电子检查), Mailed check (邮寄支票), Bank transfer (automatic) (银行转账), Credit card (automatic) (信用卡) | VARCHAR(255) |\n| MonthlyCharges | 月费用 |  | 用户平均每月支付费用 | FLOAT        |\n| TotalCharges | 总费用 |  | 截至目前用户总消费金额 | VARCHAR(255) |\n\n## 4.user_churn\n\n- 基本解释\n\n  \u200b\t\tuser_churn数据表记录了当前用户流失情况。\n\n- 数据来源\n\n  \u200b\t\tuser_churn数据表由后台自动创建并记录，当合同截至后但用户未续费，则判断该用户目前处于流失状态。\n\n- 各字段说明\n\n| Column Name | Description | Value Range | Value Explanation | Type |\n|-------------|-------------|-------------|-------------------|------|\n| customerID | 客户ID，user_churn数据表主键 |             | 由数字和字母组成的 | VARCHAR(255) |\n| Churn | 用户是否流失 | No, Yes | Yes (是), No (否) | VARCHAR(255) |\n\n'

8、第二次数据查询对话测试

将数据字典作为背景知识，再次使用自然语言对话的方式，进行数据查询分析

messages=[
      {"role": "system", "content": md_content}, 
      {"role": "user", "content": "请问user_demographics表中个人属性为老年男性的数据总共有多少条？"}
]
response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=messages,
        tools=tools,
        tool_choice="auto",  
    )

response.choices[0].message

输出：

ChatCompletionMessage(content=None, role='assistant', function_call=None, tool_calls=[ChatCompletionMessageToolCall(id='call_e4LEDDcytWdGUx0m98plDpUa', function=Function(arguments='{"sql_query":"SELECT * FROM user_demographics WHERE SeniorCitizen = 1 AND gender = \'Male\'"}', name='get_user_demographics'), type='function')])

通过输出结果可以看到，这一次数据查询中使用了SeniorCitizen 字段，因为背景知识中，这个字段是用来标识老人的，不需要通过年龄判断。
在这里插入图片描述

9、数据库基本信息查询测试

调用大模型API查询数据库的基本情况信息

messages=[
      {"role": "system", "content": md_content}, 
      {"role": "user", "content": "请帮我介绍下iquery这个数据库的基本情况"}
]
response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=messages,
    )

response.choices[0].message.content

输出：

'iquery数据库是一个用于电信用户数据分析的数据库，主要包括了四张数据表：user_demographics、user_services、user_payments和user_churn。这些数据表记录了电信用户的个人基本情况、订购的电信服务情况、支付情况以及流失情况。用户可以通过iquery数据库中的数据来进行用户行为分析、用户流失预测、产品定价优化等工作。每张数据表都有各自的字段说明，方便用户了解和利用数据库中的数据。'

10、数据分析调用测试

让大模型帮忙分析user_demographics数据表和user_services数据表的数据可信度。

messages=[
      {"role": "system", "content": md_content}, 
      {"role": "user", "content": "user_demographics数据表和user_services数据表哪张表的数据可信度更高呢？"}
]
response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=messages,
    )

print(response.choices[0].message.content)

输出：

根据描述，user_demographics数据表由一线业务人员人工采集记录，并通过回访确认相关信息，数据集的准确性和可信度都非常高。而user_services数据表由后台系统自动生成，并未经过人工校验。因此，user_demographics数据表的数据可信度更高。

三、实现交互确认

在数据查询分析前，让大模型输出将要执行的SQL，让用户确认检查；同时咨询是否需要执行

1、定义数据库基本信息获取函数

定义一个获取数据库基本信息的工具函数

def sql_inter(sql_query):
    """
    用于获取iquery数据库中各张表的有关相关信息，\
    核心功能是将输入的SQL代码传输至iquery数据库所在的MySQL环境中进行运行，\
    并最终返回SQL代码运行结果。需要注意的是，本函数是借助pymysql来连接MySQL数据库。
    :param sql_query: 字符串形式的SQL查询语句，用于执行对MySQL中iquery数据库中各张表进行查询，并获得各表中的各类相关信息
    :return：sql_query在MySQL中的运行结果。
    """
    
    mysql_pw = "iquery_agent"
    
    connection = pymysql.connect(
            host='localhost',  # 数据库地址
            user='iquery_agent',  # 数据库用户名
            passwd=mysql_pw,  # 数据库密码
            db='iquery',  # 数据库名
            charset='utf8'  # 字符集选择utf8
        )
    
    try:
        with connection.cursor() as cursor:
            # SQL查询语句
            sql = sql_query
            cursor.execute(sql)

            # 获取查询结果
            results = cursor.fetchall()

    finally:
        connection.close()
    
    
    return json.dumps(results)

2、函数信息生成测试检查：

#定义工具函数列表
functions_list = [sql_inter]

#工具函数信息生成
tools = auto_functions(functions_list)
tools

输出：
在这里插入图片描述

检查生成的函数信息结构是否正确，是否有缺失的key、value

3、数据分析测试

messages = [
    {"role": "system", "content": md_content},
    {"role": "user", "content": "请问user_demographics数据表的主键和user_services数据表的主键是否完全一致？"}
]
run_conversation(messages, functions_list=functions_list, model="gpt-3.5-turbo")

输出：
在这里插入图片描述

4、定义SQL提取函数

def extract_sql(json_str):
    # 提取并返回'sql_query'的值
    return json_str.get('sql_query', None)

5、两次次大模型API两次调用封装改造

改造二次大模型API两次调用的封装函数，引入用户确认的逻辑

def check_code_run(messages, functions_list=None, model="gpt-3.5-turbo",auto_run = True):
    """
    能够自动执行外部函数调用的对话模型
    :param messages: 必要参数，字典类型，输入到Chat模型的messages参数对象
    :param functions_list: 可选参数，默认为None，可以设置为包含全部外部函数的列表对象
    :param model: Chat模型，可选参数，默认模型为gpt-3.5-turbo
    :return：Chat模型输出结果
    """
    # 如果没有外部函数库，则执行普通的对话任务
    if functions_list == None:
        response = client.chat.completions.create(
                        model=model,
                        messages=messages,
                        )
        response_message = response.choices[0].message
        final_response = response_message.content
        
    # 若存在外部函数库，则需要灵活选取外部函数并进行回答
    else:
        # 创建functions对象
        tools = auto_functions(functions_list)
        

        # 创建外部函数库字典
        available_functions = {func.__name__: func for func in functions_list}

        # 第一次调用大模型
        response = client.chat.completions.create(
                        model=model,
                        messages=messages,
                        tools=tools,
                        tool_choice="auto", )
        response_message = response.choices[0].message
        tool_calls = response_message.tool_calls
        if tool_calls:
            messages.append(response_message) 
            for tool_call in tool_calls:
                function_name = tool_call.function.name
                function_to_call = available_functions[function_name]
                function_args = json.loads(tool_call.function.arguments)
              
              
                if auto_run == False:
                    sql_query = extract_sql(function_args)

                    res = input('即将执行以下代码：%s。是否确认并继续执行（1），或者退出本次运行过程（2）' % sql_query)
                    if res == '2':
                        print("终止运行")
                        return None
                    else:
                        print("正在执行代码，请稍后...")
                        
                function_response = function_to_call(**function_args)
                messages.append(
                    {
                        "tool_call_id": tool_call.id,
                        "role": "tool",
                        "name": function_name,
                        "content": function_response,
                    }
                ) 
            ## 第二次调用模型
            second_response = client.chat.completions.create(
                model=model,
                messages=messages,
            ) 
            # 获取最终结果
            final_response = second_response.choices[0].message.content
        else:
            final_response = response_message.content
    del messages
                
    return final_response

6、定义消息列表

messages = [
    {"role": "system", "content": md_content},
    {"role": "user", "content": "请问iquery数据库下user_demographics表的第10条数据内容是？"}
]
#函数列表查看
functions_list

在这里插入图片描述

7、数据查询分析测试1

check_code_run(messages, 
               functions_list=functions_list, 
               model="gpt-3.5-turbo", 
               auto_run = False)

输出：
在这里插入图片描述

8、数据查询分析测试2

messages = [
    {"role": "system", "content": md_content},
    {"role": "user", "content": "请问iquery数据库下user_demographics表有多少条数据？"}
]
check_code_run(messages, 
               functions_list=functions_list, 
               model="gpt-3.5-turbo", 
               auto_run = False)

输出：
在这里插入图片描述

9、数据查询分析测试3

messages = [
    {"role": "system", "content": md_content},
    {"role": "user", "content": "请问iquery数据库下user_demographics表中，男性和女性的分别有多少人"}
]
check_code_run(messages, 
               functions_list=functions_list, 
               model="gpt-3.5-turbo", 
               auto_run = False)

输出：
在这里插入图片描述

四、实现完整的多轮对话效果

经过上述步骤的不断优化和测试，我们最终实现了一个完整的多轮对话控制系统。该系统不仅能够理解用户的查询意图，还能够在需要时向用户确认信息，从而使得整个数据分析过程更加透明、可控。

import tiktoken

def chat_with_inter(functions_list=None, 
                    prompt="你好呀", 
                    model="gpt-3.5-turbo", 
                    system_message=[{"role": "system", "content": "你是一个智能助手。"}], 
                    auto_run = True):
    
    # 创建函数列表对应的参数解释列表
    functions = auto_functions(functions_list)
    
    # 多轮对话阈值
    if 'gpt-4' in model:
        tokens_thr = 6000
    elif '16k' in model:
        tokens_thr = 14000
    else:
        tokens_thr = 3000
    
    messages = system_message
    messages.append({"role": "user", "content": prompt})
    ## 计算token大小
    embedding_model = "text-embedding-ada-002"
    # 模型对应的分词器（TOKENIZER）
    embedding_encoding = "cl100k_base"
    encoding = tiktoken.get_encoding(embedding_encoding)
    tokens_count = len(encoding.encode((prompt + system_message[0]["content"])))
    
    while True:           
        answer = check_code_run(messages, 
                                functions_list=functions_list, 
                                model=model, 
                                auto_run = auto_run)
        
        
        print(f"模型回答: {answer}")

        # 询问用户是否还有其他问题
        user_input = input("您还有其他问题吗？(输入退出以结束对话): ")
        if user_input == "退出":
            del messages
            break

        # 记录新一轮问答
        messages.append({"role": "assistant", "content": answer})
        messages.append({"role": "user", "content": user_input})
        
        # 计算当前总token数
        tokens_count += len(encoding.encode((answer + user_input)))
        
        # 删除超出token阈值的对话内容
        while tokens_count >= tokens_thr:
            tokens_count -= len(encoding.encode(messages.pop(1)["content"]))
chat_with_inter(functions_list=functions_list, 
                prompt="我想根据iquery数据库中数据分析用户流失情况，请问需要用到iquery数据库中的哪几张表呢？", 
                model="gpt-3.5-turbo", 
                system_message=[{"role": "system", "content": md_content}], 
                auto_run = False)

对话效果
在这里插入图片描述

五、结语

在本篇章中，我们进一步强化了Agent智能数据分析平台的功能，通过实现可控的多轮对话交互确认逻辑，极大地提升了用户体验和系统的安全性。这一进步将为未来更加复杂、更加智能化的数据分析平台的构建奠定坚实的基础。

在这里插入图片描述

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 基于Javamail的邮件收发系统免费系统+LW
原文地址：https://blog.csdn.net/xiaobing259/article/details/139372376

AI大模型探索之路-实战篇12： 构建互动式Agent智能数据分析平台：实现多轮对话控制

系列篇章💥

目录

一、前言

二、引入背景知识库

1、定义OpenAI客户端

2、定义工具函数生成器

3、两次大模型API调用封装

4、user_demographics数据查询服务封装

5、user_demographics函数信息生成测试

6、第一次数据查询对话测试

7、读取数据字典

8、第二次数据查询对话测试

9、数据库基本信息查询测试

10、数据分析调用测试

三、实现交互确认

1、定义数据库基本信息获取函数

2、函数信息生成测试检查：

3、数据分析测试

4、定义SQL提取函数

5、两次次大模型API两次调用封装改造

6、定义消息列表

7、数据查询分析测试1

8、数据查询分析测试2

9、数据查询分析测试3

四、实现完整的多轮对话效果

五、结语

AI大模型探索之路-实战篇12：构建互动式Agent智能数据分析平台：实现多轮对话控制