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这个例子是通过AWEL DAG编排来展示如何通过大模型来实现用户输入自然语言问题，然后查找数据库相关表（SchemaLinking）再生成对应的 SQL，最后将 SQL 执行获取到数据库中的数据，并绘制成图片，整个编排有如下几步:
- 发起 Http 请求
- 处理请求内容
- 大模型推理得到 Schema 信息
- 大模型推理得到 SQL 语句
- 查询 SQL 结果
- 绘制图片
同样的，与算子是内置算子，所以可以直接引用来使用。
同样的，我们需要自定义一个处理用户请求来构造模型输入参数的算子。 首先定义用户请求参数，参数里面需要传一个内容，用户输入信息 。
根据请求参数来构造模型推理参数，自定义一个的算子，此算子继承了算子，通过重写方法，即可实现参数的构造。
然后通过内置的解析得到字符串。
得到字符串后，通过自定义的，重写方法实现参数的构造，最终可以到和 最相关的数据表信息。具体的逻辑实现在类的方法中。
在 方法中，先调用方法获取数据库中所有的 表结构信息，这里使用的是 中切分文档的返回格式 ，然后把 和得到的所有 拼接为 ，最后通过 生成最相关的 信息。
得到和字符串最相关的信息后，使用内置的算子，把和拼接为 。
得到后，通过自定义的 算子，调用 方法生成
得到 后，通过自定义的算子，调用函数实现执行 ，返回从数据库中的执行结果。
得到 查询结果后，通过自定义的 算子，使用 绘制图片。
编写好算子之后，下一步即可进行算子的编排，通过AWEL DAG进行算子编排。
- 安装 依赖：
- 设置 环境变量 ： 和
- 运行代码：
- 测试代码：
:::danger ⚠️注意： 测试端口跟启动端口保持一致
:::
- simple_nl_schema_sql_chart_example.py
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