--- title: "数据与分析参考：langgraph text to sql agent - 数据与分析 | 思行致远" canonical: "https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/skill-library/data-analysis/skill-library-data-analysis-langgraph-text-to-sql-agent/" dateModified: "2026-06-30" datePublished: "2026-06-30" --- 打开 AI·外脑目录 AI·外脑 [返回专栏首页](https://siyuanailab.com/knowledge/) × 站内搜索 ⌕ 主要栏目 - [AI 核心概念](https://siyuanailab.com/knowledge/ai-core/) - [工作流](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/) - [工具配置与选型](https://siyuanailab.com/knowledge/toolkits/) - [信源与标准](https://siyuanailab.com/knowledge/sources/) - [场景案例 待开发](https://siyuanailab.com/knowledge/scenarios/) - [职业与能力](https://siyuanailab.com/knowledge/career/) 专题 - [从这里开始](https://siyuanailab.com/knowledge/start/) - [获取与安装](https://siyuanailab.com/knowledge/install/) - [建设日志](https://siyuanailab.com/knowledge/ops/) [工作流子目录](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/) 基础设施层 - [浏览器自动化 **5**](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/infrastructure/browser-automation/) - [MCP 工具 **5**](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/infrastructure/mcp-tools/) - 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关键模块：`configuration.py` 配模型和数据库；`langgraph_agent.py` 是核心 workflow；`FastAPI.py` 暴露接口；`streamlit_app.py` 提供界面；`text_to_SQL_Langchain_agent.ipynb` 是对照教程。 - 调用链路：用户问题 -> list tables -> get schema -> Ollama generate SQL -> validate/read-only run -> generate explanation。 - 输入输出：输入是问题和 SQLite DB；输出是 SQL、raw results、解释。 - 核心依赖：LangGraph、LangChain、Ollama、CodeGemma、SQLite、FastAPI、Streamlit、Pydantic。 ## 为什么值得参考 它把 Text-to-SQL 写成确定性的图，而不是让 Agent 自由选择工具。这对安全和可解释性更好：每个问题都必须经过列出表、取 schema、生成、执行、解释这五步，适合做教学和受控 demo。 ## 为什么不建议直接套用 本地 CodeGemma 能力和实际 SQL 准确率需要实测；README 的安全描述只适合 demo，不足以保护真实数据库。文件名大小写和文档里 `streamlit_app.py`/`streamlitapp.py` 曾有不一致风险，运行前要核对。它仍然会执行 SQL，必须只接样本库或只读副本。 ## 如何改造成自己的版本 保留 LangGraph 顺序节点，但在 `generate_sql` 和 `run_query` 之间加入人工确认节点。把 `configuration.py` 改成环境变量和数据库 profile。为每次执行保存 graph state、SQL、执行结果、错误和用户确认，方便复盘。 ## 适用场景 - 本地模型 Text-to-SQL 教学。 - 想研究 LangGraph 确定性工作流。 - 只读 SQLite 或样本库问答。 ## 不适用场景 - 真实生产库自助查询。 - 没有本地 Ollama 资源的用户。 - 复杂企业 schema 和多 SQL 方言场景。 ## 参考信息 - 原项目：[langgraph-text-to-sql-agent](https://github.com/IshaanLabs/langgraph-text-to-sql-agent) - 作者：IshaanLabs - 相关概念：[[LangGraph]]、[[SQL 安全]] - 相关卡片：保守留空 ## 参考对象信息 **名称：**langgraph-text-to-sql-agent **作者：**IshaanLabs **链接：**[https://github.com/IshaanLabs/langgraph-text-to-sql-agent](https://github.com/IshaanLabs/langgraph-text-to-sql-agent) ## 适用场景与行动 **场景：**Skill 参考库 / 数据与分析 **适合谁：**关注 AI 工作流、Skill 生产和 Agent Building 的读者 **下一步：**先阅读边界说明，再判断它是否适合改造成自己的数据与分析流程。 当前内容按公开来源和已审核草稿整理，只作为工作流理解与方法论参考。 涉及客户数据、外部平台、会议记录和业务系统的场景，必须保留人工确认与授权边界。 [上一张：数据与分析参考：DbRheo CLI](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/skill-library/data-analysis/skill-library-data-analysis-dbrheo-cli/) [下一张：数据与分析参考：ReFoRCE](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/skill-library/data-analysis/skill-library-data-analysis-reforce/) [返回当前分类](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/skill-library/data-analysis/) [返回工作流专栏](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/)