我正在创建一个OpenAI模型，我在自己的数据集上训练它。数据集有两列。第一列有英语查询，第二列有对应的N1QL查询。我必须以这样的方式训练我的模型，以便每当我询问英语查询时，模型应该能够为我返回N1QL查询。到目前为止，我已经使用Google上的示例编写了一个示例代码，如下所示：

import openai

def generate_prompt(animal):
    return """Suggest three names for an animal that is a superhero.
Animal: Cat
Names: Captain Sharpclaw, Agent Fluffball, The Incredible Feline
Animal: Dog
Names: Ruff the Protector, Wonder Canine, Sir Barks-a-Lot
Animal: {}
Names:""".format(
        animal.capitalize()
    )

def query_openai_api(english_query):
    openai.api_key = config.OPENAI_API_KEY
    response = openai.Completion.create(
        model="text-davinci-003",
        prompt=generate_prompt(english_query),
        temperature=0.6,
    )
    print(response.choices[0].text)

query_openai_api("Cat")

这段代码对我来说工作得很好。但是我不知道如何使用我的数据集，因为我的数据集在csv文件中。因此，请帮助我修改generate_prompt函数，以利用queries.csv中的数据集，它看起来像下面的快照：