要将 OpenAI 模型与外部数据库结合使用，通常需要创建一个管道，模型处理自然语言输入，与数据库交互以获取或修改数据，并返回结构化结果。这包括三个主要步骤：将用户的查询发送到模型，将模型的输出转换为数据库操作（例如 SQL 查询或 API 调用），以及将检索到的数据格式化为用户友好的响应。例如，用户可能会问“第二季度的总销售额是多少？” 模型可以生成一个 SQL 查询来提取数据，针对数据库执行该查询，然后用简单的语言总结结果。
一个实际的实现可能使用 OpenAI 的 API 根据自然语言输入生成数据库查询。假设您正在构建一个客户支持工具。当用户问“显示 John Doe 的所有订单”时，模型可以将此转换为一个结构化查询，例如 SELECT * FROM orders WHERE customer_name = 'John Doe'。要处理这种情况，您首先需要验证和清理模型的输出，以防止 SQL 注入或错误。另一种方法是使用嵌入：预先计算数据库内容的向量表示（例如，产品描述），并使用模型将用户查询与这些向量匹配。例如，用户询问“价格合理的无线耳机”可能会触发嵌入数据库中的相似性搜索，以检索相关产品。
关键考虑因素包括安全性、性能和数据格式。始终清理输入并限制数据库权限以最大程度地降低风险。OpenAI API 调用的速率限制和成本意味着您可能需要缓存频繁查询或优化提示以减少 token 使用量。LangChain 等工具或自定义中间件可以简化交互——例如，LangChain 的 SQLChain 自动将自然语言转换为 SQL。测试至关重要：确保模型可以跨各种输入可靠地生成有效查询。通过关注清晰的输入-输出映射和错误处理，开发人员可以创建强大的集成，利用 OpenAI 的语言理解能力，同时保持对数据操作的控制。