跳到主要内容 Cogito-v1-preview-llama-3B 实战案例：SQL 生成与 API 文档编写 | 极客日志
Python AI 算法
Cogito-v1-preview-llama-3B 实战案例：SQL 生成与 API 文档编写 Cogito-v1-preview-llama-3B 是一个仅有 3B 参数的混合推理模型，在编码和工具调用方面表现优异。如何通过 Ollama 快速部署该模型，并展示了两个实战案例：一是将自然语言转换为复杂 SQL 查询并提供优化建议；二是分析 FastAPI 代码自动生成 API 文档及测试用例。文章还分享了提示词工程技巧、多步任务处理策略以及模型局限性应对方法。结果表明，小参数模型在特定开发任务中具有高性价比和实用价值，适合资源受限环境下的辅助编程。
晚风叙旧 发布于 2026/4/6 更新于 2026/4/18 Cogito-v1-preview-llama-3B 实战案例：用 3B 模型完成 SQL 生成与 API 文档编写
1. 认识 Cogito v1 预览版：小而强的混合推理模型
Cogito v1 预览版是 Deep Cogito 推出的混合推理模型系列中的佼佼者。这个仅有 3B 参数的模型在大多数标准基准测试中都超越了同等规模下的最优开源模型，包括来自 LLaMA、DeepSeek 和 Qwen 等知名模型的同类表现。
混合推理能力 ：既可以直接回答问题（标准 LLM 模式），也可以在回答前进行自我反思（推理模式）广泛训练数据 ：在超过 30 种语言上进行训练，支持 128k 的超长上下文专业优化 ：针对编码、STEM、指令执行和通用帮助性进行了专门优化开源商用 ：采用开放许可发布，允许商业使用 最令人印象深刻的是，这个 3B 模型在编码能力和工具调用方面表现出色，完全能够胜任实际开发任务。
2. 快速上手：3 分钟部署 Cogito 模型
2.1 环境准备与模型选择 使用 Cogito 模型非常简单，通过 Ollama 平台可以快速部署：
打开 Ollama 模型显示入口
在页面顶部的模型选择中，找到并选择【cogito:3b】
选择完成后，在页面下方的输入框中直接提问即可开始使用
2.2 基本使用方式
question = "请帮我写一个 Python 函数来计算斐波那契数列"
response = model.generate(question)
complex_question = "分析这个 SQL 查询的性能瓶颈：SELECT * FROM users WHERE age > 30"
response = model.analyze(complex_question)
3. 实战案例一：智能 SQL 生成器
3.1 从自然语言到 SQL 语句 让我们看看这个 3B 模型如何将简单的业务需求转化为可执行的 SQL 查询：
输入 ："帮我查询所有年龄大于 25 岁且在北京的用户，显示他们的姓名、邮箱和注册时间"
SELECT name, email, registration_date FROM users WHERE age > 25 AND city = '北京' ORDER BY registration_date DESC ;
3.2 复杂业务逻辑的 SQL 实现 输入 ："统计每个部门薪资超过该部门平均薪资的员工数量，并按数量降序排列"
WITH department_avg AS (
SELECT department_id, AVG (salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department_id
)
SELECT e.department_id, d.department_name, COUNT (* ) AS high_earners_count
FROM employees e
JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id
JOIN department_avg da ON e.department_id = da.department_id
WHERE e.salary > da.avg_salary
GROUP BY e.department_id, d.department_name
ORDER BY high_earners_count DESC ;
3.3 数据库优化建议 优化建议：
1. 在 employees 表的 department_id 和 salary 字段上创建复合索引
2. 在 departments 表的 department_ id 字段上创建索引
3. 考虑将 WITH 语句改为子查询，某些数据库版本对此有更好的优化
4. 如果数据量很大，可以考虑添加分区表
4. 实战案例二：API 文档自动生成
4.1 从代码生成 API 文档 from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from typing import List
app = FastAPI(title="用户管理系统" )
class UserCreate (BaseModel ):
username: str
email: str
age: int
class UserResponse (BaseModel ):
id : int
username: str
email: str
age: int
users_db = []
current_id = 1
@app.post("/users/" , response_model=UserResponse, summary="创建新用户"
async def create_user (user: UserCreate ):
""" 创建新用户接口
- **username**: 用户名，必须唯一
- **email**: 邮箱地址，必须符合邮箱格式
- **age**: 年龄，必须大于 0
"""
global current_id
if any (u['username' ] == user.username for u in users_db):
raise HTTPException(status_code=400 , detail="用户名已存在" )
new_user = {
"id" : current_id,
"username" : user.username,
"email" : user.email,
"age" : user.age
}
users_db.append(new_user)
current_id += 1
return new_user
@app.get("/users/" , response_model=List [UserResponse], summary="获取所有用户"
async def get_all_users (skip: int = 0 , limit: int = 10 ):
""" 获取用户列表，支持分页
- **skip**: 跳过前 N 条记录
- **limit**: 返回的最大记录数
"""
return users_db[skip:skip + limit]
用户管理系统提供基本的用户增删改查功能，基于 FastAPI 框架构建。
- **端点**: POST /users/
- **功能**: 创建新用户账号
- **请求体**:
```json
{
"username" : "string（用户名，必须唯一）" ,
"email" : "string（邮箱地址）" ,
"age" : "integer（年龄，必须大于 0）"
}
{
"id" : "integer（用户 ID）" ,
"username" : "string（用户名）" ,
"email" : "string（邮箱地址）" ,
"age" : "integer（年龄）"
}
2. 获取所有用户
端点 : GET /users/功能 : 获取用户列表，支持分页查询参数 :
skip: integer = 0（跳过记录数）
limit: integer = 10（返回记录数）
响应 : [
{ "id" : "integer" , "username" : "string" , "email" : "string" , "age" : "integer" }
]
模型还能为 API 生成相应的测试用例：
**模型生成的测试代码**：
```python
import pytest
from fastapi.testclient import TestClient
from main import app
client = TestClient(app)
def test_create_user_success ():
"""测试成功创建用户"""
response = client.post("/users/" , json={
"username" : "testuser" ,
"email" : "[email protected] " ,
"age" : 25
})
assert response.status_code == 200
data = response.json()
assert data["username" ] == "testuser"
assert data["email" ] == "[email protected] "
assert data["age" ] == 25
assert "id" in data
def test_create_user_duplicate_username ():
"""测试重复用户名创建失败"""
client.post("/users/" , json={
"username" : "duplicate" ,
"email" : "[email protected] " ,
"age" : 25
})
response = client.post("/users/" , json={
"username" : "duplicate" ,
"email" : "[email protected] " ,
"age" : 30
})
assert response.status_code == 400
assert response.json()["detail" ] == "用户名已存在"
def test_get_users_pagination ():
"""测试用户列表分页功能"""
for i in range (15 ):
client.post("/users/" , json={
"username" : f"user{i} " ,
"email" : f"user{i} @example.com" ,
"age" : 20 + i
})
response = client.get("/users/?skip=5&limit=5" )
assert response.status_code == 200
data = response.json()
assert len (data) == 5
5. 进阶应用技巧与最佳实践
5.1 提示词工程优化 请扮演资深数据库工程师，完成以下任务：
【任务类型】：SQL 查询生成
【业务需求】：查询 2023 年每个月的订单总额，按月份排序
【数据库结构】：
- orders 表：order_id (int), order_date (date), amount (decimal)
【特殊要求】：
- 金额需要格式化为两位小数
- 显示月份名称（如 January）而不是数字
- 排除测试数据（amount 为 0 的记录）
5.2 处理复杂多步任务 请分步解决这个问题：
1. 首先分析需要哪些数据表
2. 然后设计查询逻辑
3. 最后写出完整的 SQL 语句
问题：找出每个部门中薪资最高的员工，显示部门名称、员工姓名和薪资
5.3 模型局限性及应对策略 虽然 Cogito v1 预览版表现优秀，但仍需注意：
代码长度限制 ：对于特别长的代码文件，建议分段处理复杂业务逻辑 ：特别复杂的业务规则可能需要人工复核数据库特异性 ：不同数据库的语法差异可能需要额外调整
复杂任务分解为多个子任务
提供更详细的上下文信息
对关键输出进行人工验证
6. 总结 通过以上实战案例，我们可以看到 Cogito-v1-preview-llama-3B 这个仅有 3B 参数的模型在实际开发任务中的出色表现：
惊人的性价比 ：3B 参数达到甚至超越某些大模型的效果混合推理能力 ：既快速又深思熟虑的回答方式出色的代码理解 ：对 SQL 和 API 文档生成任务处理精准易于部署使用 ：通过 Ollama 平台快速上手
快速原型开发中的代码生成
数据库查询和优化建议
API 文档自动生成和维护
开发过程中的代码审查辅助
对于简单任务使用直接模式获得快速响应
对于复杂任务使用推理模式获得更准确的结果
通过详细的提示词引导获得更好的输出质量
对关键业务代码仍然建议人工复核
Cogito v1 预览版证明了小参数模型同样可以在特定任务中发挥巨大价值，为资源受限的开发环境提供了优秀的 AI 辅助编程解决方案。
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