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개요

이 도구는 자연어를 SQL 쿼리로 변환하는 데 사용됩니다. 에이전트에 전달되면 쿼리를 생성하고 이를 사용하여 데이터베이스와 상호작용합니다. 이를 통해 에이전트가 데이터베이스에 접근하여 목표에 따라 정보를 가져오고, 해당 정보를 사용해 응답, 보고서 또는 기타 출력물을 생성하는 다양한 워크플로우가 가능해집니다. 또한 에이전트가 자신의 목표에 맞춰 데이터베이스를 업데이트할 수 있는 기능도 제공합니다. 주의: 에이전트가 Read-Replica에 접근할 수 있거나, 에이전트가 데이터베이스에 insert/update 쿼리를 실행해도 괜찮은지 반드시 확인하십시오.

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요구 사항

  • SqlAlchemy
  • 모든 DB 호환 라이브러리(예: psycopg2, mysql-connector-python)

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설치

crewai_tools 패키지 설치 
pip install 'crewai[tools]'

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사용법

NL2SQLTool을 사용하려면 데이터베이스 URI를 도구에 전달해야 합니다. URI는 dialect+driver://username:password@host:port/database 형식이어야 합니다.
Code
from crewai_tools import NL2SQLTool

# psycopg2 was installed to run this example with PostgreSQL
nl2sql = NL2SQLTool(db_uri="postgresql://example@localhost:5432/test_db")

@agent
def researcher(self) -> Agent:
    return Agent(
        config=self.agents_config["researcher"],
        allow_delegation=False,
        tools=[nl2sql]
    )

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예시

주요 작업 목표는 다음과 같았습니다: “각 도시에 대해 월별 평균, 최대, 최소 매출을 조회하되, 사용자 수가 1명 초과인 도시만 포함하세요. 또한 각 도시의 사용자 수를 세고, 평균 월 매출을 기준으로 내림차순 정렬하십시오.” 그래서 에이전트는 DB에서 정보를 얻으려고 시도했고, 처음 시도는 잘못되었으므로 에이전트가 다시 시도하여 올바른 정보를 얻은 후 다음 에이전트로 전달합니다. alt text alt text 두 번째 작업 목표는 다음과 같았습니다: “데이터를 검토하고 상세한 보고서를 작성한 다음, 제공된 데이터를 기반으로 필드를 갖는 테이블을 데이터베이스에 생성하세요. 각 도시에 대해 월별 평균, 최대, 최소 매출 정보를 포함하되, 사용자 수가 1명 초과인 도시만 포함시키세요. 또한 각 도시의 사용자 수를 세고, 평균 월 매출을 기준으로 내림차순 정렬하십시오.” 이제 상황이 흥미로워집니다. 에이전트는 테이블을 생성할 SQL 쿼리뿐만 아니라 데이터를 테이블에 삽입하는 쿼리도 생성합니다. 그리고 마지막에는 데이터베이스에 있던 것과 정확히 일치하는 최종 보고서도 반환합니다. alt text alt text alt text alt text 이것은 NL2SQLTool이 데이터베이스와 상호작용하고, 데이터베이스의 데이터를 기반으로 보고서를 생성하는 데 어떻게 사용될 수 있는지에 대한 간단한 예시입니다. 이 도구는 에이전트의 논리와 데이터베이스와 상호작용하는 방식에 대해 무한한 가능성을 제공합니다. 
 DB -> Agent -> ... -> Agent -> DB