4、利用agent来改进文本转sql的效果 from langchain.agents import create_sql_agent from langchain.agents.agent_toolkits import SQLDatabaseToolkit # from langchain.agents import AgentExecutor from langchain.agents.agent_types import AgentType db = SQLDatabase.from_uri("sqlite:///Chinook.db") llm ...
fromlangchain.agentsimportAgentExecutor,AgentTypefromlangchain.sql_database_toolkitimportSQLDatabaseToolkit# 设置数据库连接uri='clickhouse+native://localhost/ecommerce'db=SQLDatabase.from_uri(uri)# 初始化工具箱toolkit=SQLDatabaseToolkit(db=db,llm=OpenAI(temperature=0))# 创建并运行基于 OpenAI 函数的 ...
from langchain.agents import create_sql_agent from langchain.agents.agent_toolkits import SQLDatabaseToolkit from langchain.agents.agent_types import AgentType from langchain.llms.openai import OpenAI from langchain.sql_database import SQLDatabase import os # Setting up the SQL Database Connection...
Im folgenden Beispiel wird die Datenbankinstanz innerhalb des SQLDatabase.from_databricks(catalog="...", schema="...")-Befehls erstellt, und der Agent und die erforderlichen Tools werden von SQLDatabaseToolkit(db=db, llm=llm) bzw. create_sql_agent(llm=llm, toolkit=toolkit, **kwargs) ...
使用create_sql_agent函数可以初始化这个代理。这个代理包含了SQLDatabaseToolkit,它提供了一系列工具来:创建和执行查询 检查查询语法 检索表描述 ...等等这意味着,通过使用SQL Agent和内置的SQLDatabaseToolkit,开发者能够更加灵活和高效地与SQL数据库进行交互,无论是执行复杂的查询,还是处理和维护数据库,都能够得到...
这些不是你可以仅通过使用RAG来解决的典型问题。相反,我们将利用LangChain的SQLAgent从人类文本中生成复杂的数据库查询。 文档应包含具有大量规格说明的数据,以及更多流畅、自然语言描述等。 我们将执行以下步骤,最终能够提出关于大量文档的复杂问题: 阅读所有PDF文档。
SQL Agent是LangChain 25中一项创新的功能,它利用先进的自然语言处理技术,将用户的自然语言查询转换为SQL语句,并自动执行这些语句以检索SQLite数据库中的数据。这一功能打破了传统数据库查询的壁垒,使得不懂SQL的用户也能轻松地进行数据检索和分析。SQL Agent的出现,不仅降低了数据库查询的技术门槛,还极大地提高了数据...
这些不是你可以仅通过使用RAG来解决的典型问题。相反,我们将利用LangChain的SQLAgent从人类文本中生成复杂的数据库查询。 文档应包含具有大量规格说明的数据,以及更多流畅、自然语言描述等。 我们将执行以下步骤,最终能够提出关于大量文档的复杂问题: 阅读所有PDF文档。
LangChain访问数据库的方式主要有三种：query chain、execute chain和agent。使用query chain时，流程为：用户提问 -> 生成SQL查询 -> 执行SQL -> 返回结果。核心是通过prompt调用大模型接口生成SQL查询语句，关键代码涉及将问题参数转化为输入参数。在execute chain中，流程简化为：用户提问 -> 生成并执行...