Chapter 06
Agent for text-to-SQL with automatic error correction
Notebooktest218 cells
Agent for text-to-SQL with automatic error correction
Authored by: Aymeric Roucher
In this tutorial, we'll see how to implement an agent that leverages SQL using smolagents.
What's the advantage over a standard text-to-SQL pipeline?
A standard text-to-sql pipeline is brittle, since the generated SQL query can be incorrect. Even worse, the query could be incorrect, but not raise an error, instead giving some incorrect/useless outputs without raising an alarm.
👉 Instead, an agent system is able to critically inspect outputs and decide if the query needs to be changed or not, thus giving it a huge performance boost.
Let's build this agent! 💪
Setup SQL tables
In [1]python · cell 3
python
from sqlalchemy import (
create_engine,
MetaData,
Table,
Column,
String,
Integer,
Float,
insert,
inspect,
text,
)
engine = create_engine("sqlite:///:memory:")
metadata_obj = MetaData()
# create city SQL table
table_name = "receipts"
receipts = Table(
table_name,
metadata_obj,
Column("receipt_id", Integer, primary_key=True),
Column("customer_name", String(16), primary_key=True),
Column("price", Float),
Column("tip", Float),
)
metadata_obj.create_all(engine)In [2]python · cell 4
python
rows = [
{"receipt_id": 1, "customer_name": "Alan Payne", "price": 12.06, "tip": 1.20},
{"receipt_id": 2, "customer_name": "Alex Mason", "price": 23.86, "tip": 0.24},
{"receipt_id": 3, "customer_name": "Woodrow Wilson", "price": 53.43, "tip": 5.43},
{"receipt_id": 4, "customer_name": "Margaret James", "price": 21.11, "tip": 1.00},
]
for row in rows:
stmt = insert(receipts).values(**row)
with engine.begin() as connection:
cursor = connection.execute(stmt)Let's check that our system works with a basic query:
In [3]python · cell 6
python
with engine.connect() as con:
rows = con.execute(text("""SELECT * from receipts"""))
for row in rows:
print(row)Output
(1, 'Alan Payne', 12.06, 1.2) (2, 'Alex Mason', 23.86, 0.24) (3, 'Woodrow Wilson', 53.43, 5.43) (4, 'Margaret James', 21.11, 1.0)
Build our agent
Now let's make our SQL table retrievable by a tool.
Our sql_engine tool needs the following: (read the documentation for more detail)
- A docstring with an
Args:part. This docstring will be parsed to become the tool'sdescriptionattribute, which will be used as the instruction manual for the LLM powering the agent, so it's important to provide it! - Type hints for inputs and output.
In [ ]python · cell 8
python
from smolagents import tool
@tool
def sql_engine(query: str) -> str:
"""
Allows you to perform SQL queries on the table. Returns a string representation of the result.
The table is named 'receipts'. Its description is as follows:
Columns:
- receipt_id: INTEGER
- customer_name: VARCHAR(16)
- price: FLOAT
- tip: FLOAT
Args:
query: The query to perform. This should be correct SQL.
"""
output = ""
with engine.connect() as con:
rows = con.execute(text(query))
for row in rows:
output += "\n" + str(row)
return outputNow let us create an agent that leverages this tool.
We use the CodeAgent, which is transformers.agents' main agent class: an agent that writes actions in code and can iterate on previous output according to the ReAct framework.
The llm_engine is the LLM that powers the agent system. InferenceClientModel allows you to call LLMs using Hugging Face's Inference API, either via Serverless or Dedicated endpoint, but you could also use any proprietary API: check out this other cookbook to learn how to adapt it.
In [ ]python · cell 10
python
from smolagents import CodeAgent, InferenceClientModel
agent = CodeAgent(
tools=[sql_engine],
model=InferenceClientModel("meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct"),
)In [6]python · cell 11
python
agent.run("Can you give me the name of the client who got the most expensive receipt?")Output
[38;2;212;183;2m╭─[0m[38;2;212;183;2m───────────────────────────────────────────────────[0m[38;2;212;183;2m [0m[1;38;2;212;183;2mNew run[0m[38;2;212;183;2m [0m[38;2;212;183;2m───────────────────────────────────────────────────[0m[38;2;212;183;2m─╮[0m [38;2;212;183;2m│[0m [38;2;212;183;2m│[0m [38;2;212;183;2m│[0m [1mCan you give me the name of the client who got the most expensive receipt?[0m [38;2;212;183;2m│[0m [38;2;212;183;2m│[0m [38;2;212;183;2m│[0m [38;2;212;183;2m╰─[0m[38;2;212;183;2m InferenceClientModel - meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct [0m[38;2;212;183;2m─────────────────────────────────────────────────────────────[0m[38;2;212;183;2m─╯[0m
╭──────────────────────────────────────────────────── New run ────────────────────────────────────────────────────╮ │ │ │ Can you give me the name of the client who got the most expensive receipt? │ │ │ ╰─ InferenceClientModel - meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct ──────────────────────────────────────────────────────────────╯
[38;2;212;183;2m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [0m[1mStep [0m[1;36m0[0m[38;2;212;183;2m ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Step 0 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
╭─ [1mExecuting this code:[0m ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮ │ [1;38;2;227;227;221;48;2;39;40;34m [0m[38;2;101;102;96;48;2;39;40;34m1 [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mmost_expensive_receipt[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m=[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34msql_engine[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m([0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mquery[0m[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m=[0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m"[0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34mSELECT customer_name, MAX(price + tip) FROM receipts[0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m"[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m)[0m[48;2;39;40;34m [0m │ │ [1;38;2;227;227;221;48;2;39;40;34m [0m[38;2;101;102;96;48;2;39;40;34m2 [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mprint[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m([0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m"[0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34mThe most expensive receipt is from:[0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m"[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m,[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mmost_expensive_receipt[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m)[0m[48;2;39;40;34m [0m │ │ [1;38;2;227;227;221;48;2;39;40;34m [0m[38;2;101;102;96;48;2;39;40;34m3 [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mfinal_answer[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m([0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mmost_expensive_receipt[0m[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m.[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34msplit[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m([0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m'[0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m:[0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m'[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m)[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m[[0m[38;2;174;129;255;48;2;39;40;34m0[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m][0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m)[0m[48;2;39;40;34m [0m │ ╰─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
╭─ Executing this code: ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮ │ 1 most_expensive_receipt = sql_engine(query="SELECT customer_name, MAX(price + tip) FROM receipts") │ │ 2 print("The most expensive receipt is from:", most_expensive_receipt) │ │ 3 final_answer(most_expensive_receipt.split(':')[0]) │ ╰─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
[1mExecution logs:[0m
The most expensive receipt is from:
('Woodrow Wilson', 58.86)
[1;38;2;212;183;2mOut - Final answer: [0m
[1;38;2;212;183;2m('Woodrow Wilson', 58.86)[0m
Execution logs: The most expensive receipt is from: ('Woodrow Wilson', 58.86) Out - Final answer: ('Woodrow Wilson', 58.86)
[2m[Step 0: Duration 3.42 seconds| Input tokens: 2,055 | Output tokens: 105][0m
[Step 0: Duration 3.42 seconds| Input tokens: 2,055 | Output tokens: 105]
"\n('Woodrow Wilson', 58.86)"Increasing difficulty: Table joins
Now let's make it more challenging! We want our agent to handle joins across multiple tables.
So let's make a second table recording the names of waiters for each receipt_id!
In [7]python · cell 13
python
table_name = "waiters"
receipts = Table(
table_name,
metadata_obj,
Column("receipt_id", Integer, primary_key=True),
Column("waiter_name", String(16), primary_key=True),
)
metadata_obj.create_all(engine)
rows = [
{"receipt_id": 1, "waiter_name": "Corey Johnson"},
{"receipt_id": 2, "waiter_name": "Michael Watts"},
{"receipt_id": 3, "waiter_name": "Michael Watts"},
{"receipt_id": 4, "waiter_name": "Margaret James"},
]
for row in rows:
stmt = insert(receipts).values(**row)
with engine.begin() as connection:
cursor = connection.execute(stmt)We need to update the SQLExecutorTool with this table's description to let the LLM properly leverage information from this table.
In [8]python · cell 15
python
updated_description = """Allows you to perform SQL queries on the table. Beware that this tool's output is a string representation of the execution output.
It can use the following tables:"""
inspector = inspect(engine)
for table in ["receipts", "waiters"]:
columns_info = [(col["name"], col["type"]) for col in inspector.get_columns(table)]
table_description = f"Table '{table}':\n"
table_description += "Columns:\n" + "\n".join(
[f" - {name}: {col_type}" for name, col_type in columns_info]
)
updated_description += "\n\n" + table_description
print(updated_description)Output
Allows you to perform SQL queries on the table. Beware that this tool's output is a string representation of the execution output. It can use the following tables: Table 'receipts': Columns: - receipt_id: INTEGER - customer_name: VARCHAR(16) - price: FLOAT - tip: FLOAT Table 'waiters': Columns: - receipt_id: INTEGER - waiter_name: VARCHAR(16)
Since this request is a bit harder than the previous one, we'll switch the llm engine to use the more powerful Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct!
In [9]python · cell 17
python
sql_engine.description = updated_description
agent = CodeAgent(
tools=[sql_engine],
model=InferenceClientModel("Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct"),
)
agent.run("Which waiter got more total money from tips?")Output
[38;2;212;183;2m╭─[0m[38;2;212;183;2m───────────────────────────────────────────────────[0m[38;2;212;183;2m [0m[1;38;2;212;183;2mNew run[0m[38;2;212;183;2m [0m[38;2;212;183;2m───────────────────────────────────────────────────[0m[38;2;212;183;2m─╮[0m [38;2;212;183;2m│[0m [38;2;212;183;2m│[0m [38;2;212;183;2m│[0m [1mWhich waiter got more total money from tips?[0m [38;2;212;183;2m│[0m [38;2;212;183;2m│[0m [38;2;212;183;2m│[0m [38;2;212;183;2m╰─[0m[38;2;212;183;2m InferenceClientModel - Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct [0m[38;2;212;183;2m───────────────────────────────────────────────────────────────────────[0m[38;2;212;183;2m─╯[0m
╭──────────────────────────────────────────────────── New run ────────────────────────────────────────────────────╮ │ │ │ Which waiter got more total money from tips? │ │ │ ╰─ InferenceClientModel - Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct ────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
[38;2;212;183;2m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [0m[1mStep [0m[1;36m0[0m[38;2;212;183;2m ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Step 0 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
╭─ [1mExecuting this code:[0m ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮ │ [1;38;2;227;227;221;48;2;39;40;34m [0m[38;2;101;102;96;48;2;39;40;34m1 [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mresult[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m=[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34msql_engine[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m([0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mquery[0m[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m=[0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m"[0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34mSELECT w.waiter_name, SUM(t.tip) AS total_tips FROM receipts t JOIN waiters w ON[0m │ │ [48;2;39;40;34m [0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34mt.receipt_id = w.receipt_id GROUP BY w.waiter_name[0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m"[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m)[0m[48;2;39;40;34m [0m │ │ [1;38;2;227;227;221;48;2;39;40;34m [0m[38;2;101;102;96;48;2;39;40;34m2 [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mprint[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m([0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mresult[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m)[0m[48;2;39;40;34m [0m │ ╰─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
╭─ Executing this code: ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮ │ 1 result = sql_engine(query="SELECT w.waiter_name, SUM(t.tip) AS total_tips FROM receipts t JOIN waiters w ON │ │ t.receipt_id = w.receipt_id GROUP BY w.waiter_name") │ │ 2 print(result) │ ╰─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
[1mExecution logs:[0m
('Corey Johnson', 1.2)
('Margaret James', 1.0)
('Michael Watts', 5.67)
Out: None
Execution logs:
('Corey Johnson', 1.2)
('Margaret James', 1.0)
('Michael Watts', 5.67)
Out: None
[2m[Step 0: Duration 29.62 seconds| Input tokens: 2,119 | Output tokens: 120][0m
[Step 0: Duration 29.62 seconds| Input tokens: 2,119 | Output tokens: 120]
[38;2;212;183;2m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [0m[1mStep [0m[1;36m1[0m[38;2;212;183;2m ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Step 1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
╭─ [1mExecuting this code:[0m ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ [1;38;2;227;227;221;48;2;39;40;34m [0m[38;2;101;102;96;48;2;39;40;34m 1 [0m[38;2;149;144;119;48;2;39;40;34m# Extract waiter names and their tips into separate lists[0m[48;2;39;40;34m [0m │
│ [1;38;2;227;227;221;48;2;39;40;34m [0m[38;2;101;102;96;48;2;39;40;34m 2 [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mwaiter_names[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m=[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m[[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mrow[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m[[0m[38;2;174;129;255;48;2;39;40;34m0[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m][0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;102;217;239;48;2;39;40;34mfor[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mrow[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34min[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mresult[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m][0m[48;2;39;40;34m [0m │
│ [1;38;2;227;227;221;48;2;39;40;34m [0m[38;2;101;102;96;48;2;39;40;34m 3 [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mtotal_tips[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m=[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m[[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mrow[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m[[0m[38;2;174;129;255;48;2;39;40;34m1[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m][0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;102;217;239;48;2;39;40;34mfor[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mrow[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34min[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mresult[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m][0m[48;2;39;40;34m [0m │
│ [1;38;2;227;227;221;48;2;39;40;34m [0m[38;2;101;102;96;48;2;39;40;34m 4 [0m[48;2;39;40;34m [0m │
│ [1;38;2;227;227;221;48;2;39;40;34m [0m[38;2;101;102;96;48;2;39;40;34m 5 [0m[38;2;149;144;119;48;2;39;40;34m# Find the index of the maximum tip[0m[48;2;39;40;34m [0m │
│ [1;38;2;227;227;221;48;2;39;40;34m [0m[38;2;101;102;96;48;2;39;40;34m 6 [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mmax_index[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m=[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mtotal_tips[0m[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m.[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mindex[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m([0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mmax[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m([0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mtotal_tips[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m)[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m)[0m[48;2;39;40;34m [0m │
│ [1;38;2;227;227;221;48;2;39;40;34m [0m[38;2;101;102;96;48;2;39;40;34m 7 [0m[48;2;39;40;34m [0m │
│ [1;38;2;227;227;221;48;2;39;40;34m [0m[38;2;101;102;96;48;2;39;40;34m 8 [0m[38;2;149;144;119;48;2;39;40;34m# The waiter with the maximum tip[0m[48;2;39;40;34m [0m │
│ [1;38;2;227;227;221;48;2;39;40;34m [0m[38;2;101;102;96;48;2;39;40;34m 9 [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mwaiter_max_tip[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m=[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mwaiter_names[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m[[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mmax_index[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m][0m[48;2;39;40;34m [0m │
│ [1;38;2;227;227;221;48;2;39;40;34m [0m[38;2;101;102;96;48;2;39;40;34m10 [0m[48;2;39;40;34m [0m │
│ [1;38;2;227;227;221;48;2;39;40;34m [0m[38;2;101;102;96;48;2;39;40;34m11 [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mprint[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m([0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34mf[0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m"[0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34mWaiter with the most tips: [0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m{[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mwaiter_max_tip[0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m}[0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m"[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m)[0m[48;2;39;40;34m [0m │
│ [1;38;2;227;227;221;48;2;39;40;34m [0m[38;2;101;102;96;48;2;39;40;34m12 [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mprint[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m([0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34mf[0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m"[0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34mTotal tips: [0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m{[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mmax[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m([0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mtotal_tips[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m)[0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m}[0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m"[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m)[0m[48;2;39;40;34m [0m │
╰─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
╭─ Executing this code: ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮ │ 1 # Extract waiter names and their tips into separate lists │ │ 2 waiter_names = [row[0] for row in result] │ │ 3 total_tips = [row[1] for row in result] │ │ 4 │ │ 5 # Find the index of the maximum tip │ │ 6 max_index = total_tips.index(max(total_tips)) │ │ 7 │ │ 8 # The waiter with the maximum tip │ │ 9 waiter_max_tip = waiter_names[max_index] │ │ 10 │ │ 11 print(f"Waiter with the most tips: {waiter_max_tip}") │ │ 12 print(f"Total tips: {max(total_tips)}") │ ╰─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
[1;31mCode execution failed: Code execution failed at line [0m[1;31m'total_tips = [0m[1;31m[[0m[1;31mrow[0m[1;31m[[0m[1;31m1[0m[1;31m][0m[1;31m for row in result[0m[1;31m][0m[1;31m'[0m[1;31m because of the [0m [1;31mfollowing error:[0m [1;31mIndex [0m[1;31m1[0m[1;31m out of bounds for string of length [0m[1;31m1[0m
Code execution failed: Code execution failed at line 'total_tips = [row[1] for row in result]' because of the following error: Index 1 out of bounds for string of length 1
[2m[Step 1: Duration 45.08 seconds| Input tokens: 4,499 | Output tokens: 410][0m
[Step 1: Duration 45.08 seconds| Input tokens: 4,499 | Output tokens: 410]
[38;2;212;183;2m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [0m[1mStep [0m[1;36m2[0m[38;2;212;183;2m ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Step 2 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
╭─ [1mExecuting this code:[0m ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ [1;38;2;227;227;221;48;2;39;40;34m [0m[38;2;101;102;96;48;2;39;40;34m 1 [0m[38;2;149;144;119;48;2;39;40;34m# Parse the result string to extract waiter names and their tips[0m[48;2;39;40;34m [0m │
│ [1;38;2;227;227;221;48;2;39;40;34m [0m[38;2;101;102;96;48;2;39;40;34m 2 [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mparsed_result[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m=[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m[[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m][0m[48;2;39;40;34m [0m │
│ [1;38;2;227;227;221;48;2;39;40;34m [0m[38;2;101;102;96;48;2;39;40;34m 3 [0m[38;2;102;217;239;48;2;39;40;34mfor[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mrow[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34min[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mresult[0m[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m.[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34msplit[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m([0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m'[0m[38;2;174;129;255;48;2;39;40;34m\n[0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m'[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m)[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m:[0m[48;2;39;40;34m [0m │
│ [1;38;2;227;227;221;48;2;39;40;34m [0m[38;2;101;102;96;48;2;39;40;34m 4 [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;102;217;239;48;2;39;40;34mif[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m'[0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m([0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m'[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34min[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mrow[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m:[0m[48;2;39;40;34m [0m │
│ [1;38;2;227;227;221;48;2;39;40;34m [0m[38;2;101;102;96;48;2;39;40;34m 5 [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mparsed_row[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m=[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mrow[0m[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m.[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mstrip[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m([0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m'[0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m()[0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m'[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m)[0m[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m.[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34msplit[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m([0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m'[0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m,[0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m'[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m)[0m[48;2;39;40;34m [0m │
│ [1;38;2;227;227;221;48;2;39;40;34m [0m[38;2;101;102;96;48;2;39;40;34m 6 [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mwaiter_name[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m=[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mparsed_row[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m[[0m[38;2;174;129;255;48;2;39;40;34m0[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m][0m[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m.[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mstrip[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m([0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m)[0m[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m.[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mstrip[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m([0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m"[0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m'[0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m"[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m)[0m[48;2;39;40;34m [0m │
│ [1;38;2;227;227;221;48;2;39;40;34m [0m[38;2;101;102;96;48;2;39;40;34m 7 [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mtotal_tips[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m=[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mfloat[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m([0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mparsed_row[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m[[0m[38;2;174;129;255;48;2;39;40;34m1[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m][0m[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m.[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mstrip[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m([0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m)[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m)[0m[48;2;39;40;34m [0m │
│ [1;38;2;227;227;221;48;2;39;40;34m [0m[38;2;101;102;96;48;2;39;40;34m 8 [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mparsed_result[0m[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m.[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mappend[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m([0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m([0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mwaiter_name[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m,[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mtotal_tips[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m)[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m)[0m[48;2;39;40;34m [0m │
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│ [1;38;2;227;227;221;48;2;39;40;34m [0m[38;2;101;102;96;48;2;39;40;34m10 [0m[38;2;149;144;119;48;2;39;40;34m# Extract waiter names and their tips into separate lists[0m[48;2;39;40;34m [0m │
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│ [1;38;2;227;227;221;48;2;39;40;34m [0m[38;2;101;102;96;48;2;39;40;34m15 [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mmax_index[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m=[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mtotal_tips[0m[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m.[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mindex[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m([0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mmax[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m([0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mtotal_tips[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m)[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m)[0m[48;2;39;40;34m [0m │
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│ [1;38;2;227;227;221;48;2;39;40;34m [0m[38;2;101;102;96;48;2;39;40;34m21 [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mprint[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m([0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34mf[0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m"[0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34mTotal tips: [0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m{[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mmax[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m([0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mtotal_tips[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m)[0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m}[0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m"[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m)[0m[48;2;39;40;34m [0m │
╰─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
╭─ Executing this code: ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮ │ 1 # Parse the result string to extract waiter names and their tips │ │ 2 parsed_result = [] │ │ 3 for row in result.split('\n'): │ │ 4 if '(' in row: │ │ 5 parsed_row = row.strip('()').split(',') │ │ 6 waiter_name = parsed_row[0].strip().strip("'") │ │ 7 total_tips = float(parsed_row[1].strip()) │ │ 8 parsed_result.append((waiter_name, total_tips)) │ │ 9 │ │ 10 # Extract waiter names and their tips into separate lists │ │ 11 waiter_names = [row[0] for row in parsed_result] │ │ 12 total_tips = [row[1] for row in parsed_result] │ │ 13 │ │ 14 # Find the index of the maximum tip │ │ 15 max_index = total_tips.index(max(total_tips)) │ │ 16 │ │ 17 # The waiter with the maximum tip │ │ 18 waiter_max_tip = waiter_names[max_index] │ │ 19 │ │ 20 print(f"Waiter with the most tips: {waiter_max_tip}") │ │ 21 print(f"Total tips: {max(total_tips)}") │ ╰─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
[1mExecution logs:[0m Waiter with the most tips: Michael Watts Total tips: 5.67 Out: None
Execution logs:
Waiter with the most tips: Michael Watts
Total tips: 5.67
Out: None
[2m[Step 2: Duration 42.12 seconds| Input tokens: 7,406 | Output tokens: 664][0m
[Step 2: Duration 42.12 seconds| Input tokens: 7,406 | Output tokens: 664]
[38;2;212;183;2m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [0m[1mStep [0m[1;36m3[0m[38;2;212;183;2m ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Step 3 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
╭─ [1mExecuting this code:[0m ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮ │ [1;38;2;227;227;221;48;2;39;40;34m [0m[38;2;101;102;96;48;2;39;40;34m1 [0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mfinal_answer[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m([0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m"[0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34mThe waiter with the most tips is Michael Watts, with a total of $5.67.[0m[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m"[0m[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m)[0m[48;2;39;40;34m [0m │ ╰─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
╭─ Executing this code: ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮ │ 1 final_answer("The waiter with the most tips is Michael Watts, with a total of $5.67.") │ ╰─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
[1;38;2;212;183;2mOut - Final answer: The waiter with the most tips is Michael Watts, with a total of $5.67.[0m
Out - Final answer: The waiter with the most tips is Michael Watts, with a total of $5.67.
[2m[Step 3: Duration 5.83 seconds| Input tokens: 10,869 | Output tokens: 729][0m
[Step 3: Duration 5.83 seconds| Input tokens: 10,869 | Output tokens: 729]
'The waiter with the most tips is Michael Watts, with a total of $5.67.'
It directly works! The setup was surprisingly simple, wasn't it?
✅ Now you can go build this text-to-SQL system you've always dreamt of! ✨