Google Gen AI工具箱：用于SQL数据库的Python库 第1张

从输出中我们可以看到，脚本 langgraph_bookstore_agent.py 通过列出图书、确认可用性和更新库存来管理书店库存。Sapiens 的库存在各次运行中都在减少（从 8 次减少到 6 次），这表明存在持久存储或数据库更新。

这种设置为在本地使用 Python、PostgreSQL 和 LangGraph 开始使用 Google Gen AI 工具箱提供了一种快速高效的方法。按照这些步骤，您可以配置 PostgreSQL 数据库，定义基于 SQL 的工具，并将它们与 LangGraph 代理集成，从而无缝管理商店的库存。

在集成工具、框架和数据库时，使用人工智能代理的开发人员往往会面临多重挑战。在使用谷歌 Gen AI 工具箱时也是如此。其中一些挑战包括

虽然谷歌的 Gen AI 工具箱为人工智能驱动的数据库交互提供了一种创新方法，但其他一些工具也使用生成式人工智能简化了 SQL 查询。这些解决方案能让用户毫不费力地检索数据，而无需深厚的 SQL 专业知识。

以下是一些值得注意的替代方案：

这些替代方案，如谷歌的 Gen AI 工具箱，旨在弥合 AI 与 SQL 之间的差距，使数据库交互更直观、更易用。根据具体的使用案例，企业可以选择最符合其数据库基础设施和工作流程需求的工具。

谷歌 Gen AI 工具箱通过自然语言处理简化了 SQL 查询，使开发人员和非技术用户都能直观地进行数据库交互。凭借 LangChain 集成和对主要 SQL 数据库的支持，它可以确保安全、可扩展和高效的人工智能驱动数据检索。通过应对可扩展性、安全性和工作流管理等挑战，该工具箱简化了数据库操作中的人工智能应用。展望未来，该工具箱的不断发展将带来更智能、更易用的人工智能数据解决方案。