Integración de Llama 3 con Autogen para Text-to-SQL: Guía Completa

La integración de modelos de lenguaje grandes (LLMs) como Llama 3 con frameworks de agentes como Autogen está revolucionando la forma en que interactuamos con las bases de datos. En este artículo, exploraremos cómo combinar Llama 3 y Autogen para crear un sistema capaz de convertir consultas en lenguaje natural a código SQL. Aprenderemos a utilizar tanto la API de Groq como la opción de Ollama para ejecutar el modelo localmente, garantizando la privacidad de los datos. Acompáñanos en este recorrido paso a paso para dominar la conversión de texto a SQL con Llama 3 y Autogen.

¿Qué es Llama 3?

Llama 3 es un modelo de lenguaje grande desarrollado por Meta AI, diseñado para ofrecer un rendimiento superior en una variedad de tareas de procesamiento del lenguaje natural. Con una arquitectura avanzada y un entrenamiento extensivo, Llama 3 se destaca por su capacidad para comprender y generar texto de manera coherente y relevante. El modelo Llama 3 está disponible en variantes con diferentes tamaños de parámetros, lo que permite adaptarlo a diversas necesidades y recursos computacionales. Su integración con Autogen abre nuevas posibilidades para la automatización de tareas complejas, como la conversión de texto a SQL, la generación de código y la interacción con sistemas de bases de datos. Este modelo ha sido entrenado para generar SQL muy potente, tanto que es una amenaza a la seguridad de las bases de datos.

¿Qué es Autogen?

Autogen es un framework de agentes desarrollado por Microsoft que facilita la creación de aplicaciones colaborativas basadas en modelos de lenguaje. Autogen permite definir múltiples agentes con diferentes roles y capacidades, que pueden interactuar entre sí para resolver problemas complejos.

Este enfoque modular y colaborativo permite construir sistemas altamente adaptables y eficientes. Autogen se integra con una variedad de LLMs, incluyendo Llama 3, lo que permite aprovechar las fortalezas de cada modelo para tareas específicas. Es un framework versátil que se puede utilizar en una amplia gama de aplicaciones, desde la automatización de tareas de desarrollo hasta la creación de asistentes virtuales inteligentes. Autogen permite que interactúen varios agentes a la vez, lo que le da mucha potencia.

Instalación de Paquetes Necesarios

Antes de comenzar a integrar Llama 3 con Autogen, es crucial preparar el entorno de desarrollo instalando los paquetes necesarios. Aquí te mostramos los pasos a seguir:

1. Instalar PyAutogen:

   

   Este paquete es fundamental para trabajar con Autogen en Python. Ejecuta el siguiente comando en tu terminal:

   pip install pyautogen spider-env

   El paquete spider-env facilita la descarga de esquemas SQL para evaluar el modelo.

2. Configurar la API de Groq: Si planeas utilizar la API de Groq para acceder a Llama 3, deberás exportar tu clave de API como una variable de entorno:

   export GROQ_API_KEY=tu_clave_api

3. Crear un Archivo Python: Crea un archivo llamado app.py para contener tu código. Este archivo será el punto de entrada de tu aplicación.

Estos pasos iniciales aseguran que tu entorno esté configurado correctamente para trabajar con Llama 3 y Autogen. Ahora estás listo para comenzar a escribir el código que permitirá la conversión de texto a SQL.

Configuración Inicial en el Archivo app.py

Una vez preparado el entorno, el siguiente paso es configurar el archivo app.py con las importaciones y configuraciones necesarias. Aquí te mostramos cómo hacerlo:

1. Importar Librerías Necesarias:

   

   Comienza importando las librerías que utilizarás en tu código:

   import json
   import os
   from typing import Annotated, Dict
   from spider_env import SpiderEnv
   from autogen import ConversableAgent, UserProxyAgent, config_list_from_json

   Estas importaciones incluyen json para trabajar con datos JSON, os para interactuar con el sistema operativo, typing para definir tipos de datos, SpiderEnv para cargar esquemas SQL, y autogen para crear y configurar agentes.

2. Configurar el Uso de Docker: Si no estás utilizando Docker, asegúrate de desactivarlo en la configuración:

   os.environ["AUTOGEN_USE_DOCKER"] = "False"

   Si utilizas Docker, puedes cambiar el valor a "True".

3. Definir la Configuración del Modelo de Lenguaje (LLM): Define la configuración para el modelo de lenguaje que utilizarás:

   llm_config = {
       "cache_seed": 48,
       "config_list": [{
           "model": os.environ.get("OPENAI_MODEL_NAME", "llama3-70b-8192"),
           "api_key": os.environ.get("GROQ_API_KEY"),
           "base_url": os.environ.get("OPENAI_API_BASE", "https://api.groq.com/openai/v1")
       }]
   }

   Esta configuración especifica el modelo a utilizar (Llama 3), la clave de API de Groq y la URL base para acceder a la API. Asegúrate de ajustar estos valores según tu configuración específica.

Importación de Datos con SpiderEnv

Una vez configurado el entorno y el archivo app.py, el siguiente paso es importar los datos necesarios para la conversión de texto a SQL. Utilizaremos el paquete SpiderEnv para facilitar este proceso:

1. Inicializar SpiderEnv:

   

   Inicializa SpiderEnv para cargar los datos de la base de datos:

   gym = SpiderEnv()
   observation, info = gym.reset()

   Esto cargará la información necesaria para interactuar con la base de datos, incluyendo el esquema y las instrucciones.

2. Extraer la Pregunta y el Esquema: Extrae la pregunta (instrucción) y el esquema de la base de datos de la información cargada:

   question = observation["instruction"]
   schema = info["schema"]

   La variable question contendrá la consulta en lenguaje natural que se convertirá a SQL, y schema contendrá la información del esquema de la base de datos.

3. Imprimir la Pregunta y el Esquema (Opcional): Puedes imprimir la pregunta y el esquema para verificar que se han cargado correctamente:

   print(question)
   print(schema)

   Este paso es útil para depurar y asegurarse de que los datos se han cargado correctamente.

Creación de Agentes para la Conversión Text-to-SQL

Una parte fundamental de la integración de Llama 3 con Autogen es la creación de agentes que puedan interactuar entre sí para lograr la conversión de texto a SQL.

En este caso, crearemos dos agentes principales:

1. Agente Escritor de SQL (SQL Writer): Este agente se encargará de generar el código SQL a partir de la consulta en lenguaje natural. Definiremos su rol y configuración:

   sql_writer = ConversableAgent(
       name="sql_writer",
       llm_config=llm_config,
       system_message="You are good at writing SQL queries. Always respond with a function call to execute_sql().",
       is_termination_msg=check_termination
   )

   Este agente utiliza la configuración del LLM (llm_config) y tiene un mensaje del sistema que le indica que su tarea es escribir consultas SQL y responder siempre con una llamada a la función execute_sql().

2. Agente Proxy del Usuario (User Proxy): Este agente actuará como intermediario entre el usuario y el agente escritor de SQL. Su función es recibir la consulta del usuario y coordinar la ejecución del código SQL generado:

   user_proxy = UserProxyAgent(
       name="user_proxy",
       human_input_mode="NEVER",
       max_consecutive_auto_reply=5
   )

   Este agente no requiere intervención humana (human_input_mode="NEVER") y puede responder automáticamente hasta 5 veces consecutivas (max_consecutive_auto_reply=5).

La interacción entre estos agentes permitirá automatizar el proceso de conversión de texto a SQL de manera eficiente.

Desarrollo de Herramientas Personalizadas: Función execute_sql

Para que los agentes puedan interactuar con la base de datos y ejecutar las consultas SQL generadas, es necesario desarrollar una herramienta personalizada. En este caso, crearemos la función execute_sql():

1. Definir la Función execute_sql():

   

   Esta función se encargará de ejecutar la consulta SQL y devolver los resultados. Utilizaremos un decorador para registrar la función con el agente escritor de SQL:

   @sql_writer.register_for_llm(description="Function for executing SQL query and returning a response")
   def execute_sql(reflection: str) -> str:
       sql = reflection
       observation, reward, _, info = gym.step(sql)
       error = observation["feedback"]["error"]
   
       if not error and reward == 0:
           error = "The SQL query returned an incorrect result"
   
       if error:
           return {"error": error, "wrong_result": observation["feedback"]["result"], "correct_result": info}
       else:
           return {"result": observation["feedback"]["result"], "correct_result": info}

   Esta función recibe una reflexión (la consulta SQL), ejecuta la consulta utilizando gym.step(sql), y verifica si hay errores. Si hay errores, devuelve un diccionario con información sobre el error y el resultado incorrecto. Si no hay errores, devuelve un diccionario con el resultado Correcto.

2. Registrar la Función para la Ejecución: Registra la función para que el agente proxy del usuario pueda utilizarla:

   @user_proxy.register_for_execution()

   Esto permite que el agente proxy del usuario coordine la ejecución de la función execute_sql().

API de Groq

El uso de la API de Groq implica costos asociados al consumo de tokens y al acceso a los recursos computacionales necesarios para ejecutar Llama 3. Los precios varían según el tamaño del modelo y la cantidad de tokens utilizados. Es importante monitorear el uso de la API para evitar sorpresas en la factura.

• Ventajas: Acceso a modelos de alto rendimiento sin necesidad de infraestructura local.
• Desventajas: Costos variables según el uso, dependencia de la conexión a internet.

Ollama Local

La implementación local con Ollama elimina los costos directos asociados al uso de APIs externas. Sin embargo, implica una inversión inicial en hardware y un consumo continuo de energía. Además, el rendimiento puede verse limitado por los recursos computacionales disponibles localmente.

• Ventajas: Privacidad de los datos, control total sobre el entorno de ejecución, costos predecibles.
• Desventajas: Requiere hardware potente, consumo de energía, posible limitación del rendimiento.

Conversión de Lenguaje Natural a SQL

La principal característica de esta solución es la capacidad de convertir consultas en lenguaje natural a código SQL ejecutable. Esto permite a los usuarios interactuar con las bases de datos de manera más intuitiva y eficiente, sin necesidad de conocer el lenguaje SQL. Llama 3, potenciado por Autogen y con el auxilio de Groq, ha demostrado ser excelente generando queries SQL. El sistema permite que personas sin ningún conocimiento de programación puedan consultar y realizar queries de bases de datos.

Automatización del Proceso

Autogen automatiza el proceso de conversión de texto a SQL mediante la coordinación de múltiples agentes. Esto reduce la necesidad de intervención humana y permite procesar grandes volúmenes de consultas de manera rápida y precisa. Al poder usar el modelo con Groq, la generación es muy rápida y el workflow se acelera muchísimo.

Flexibilidad y Adaptabilidad

La arquitectura modular de Autogen permite adaptar la solución a diferentes tipos de bases de datos y esquemas. Además, se pueden agregar nuevas herramientas y capacidades para mejorar el rendimiento y la precisión del sistema. Es por eso que se pueden agregar multiples agentes a la vez.

Privacidad y Seguridad

La opción de ejecutar el modelo localmente con Ollama garantiza la privacidad de los datos y reduce la dependencia de servicios externos. Esto es especialmente importante para organizaciones que manejan información sensible y requieren un control total sobre sus datos. Para hacer esto, deberás bajar el modelo Llama 3 localmente y correrlo desde ahí.

Análisis de Datos

Permite a los analistas de datos realizar consultas complejas en lenguaje natural, obteniendo información valiosa de manera rápida y eficiente. El modelo Genera queries certeros con lo que el análisis de datos es super potente.

Automatización de Informes

Facilita la generación automática de informes a partir de consultas en lenguaje natural, ahorrando tiempo y recursos. Con esto, los informes se generarán de manera automática, lo que ayuda a la fuerza laboral para que se enfoque en tareas más especializadas.

Asistentes Virtuales para Bases de Datos

Crea asistentes virtuales que puedan responder preguntas sobre los datos almacenados en bases de datos, mejorando la experiencia del usuario. De esta forma, los usuarios pueden interactuar naturalmente y no a través de código.

Desarrollo de Aplicaciones

Agiliza el desarrollo de aplicaciones que interactúan con bases de datos, permitiendo a los desarrolladores centrarse en la lógica de la aplicación en lugar de la sintaxis SQL. Es la base para generar aplicaciones funcionales.