prompt:指定prompt,这里没设置 3.3 agent 流程:[user] --查询--> [sql_agent] -->[toolkit]--生成sql--> --执行SQL-->[toolkit] --结果-->[user] server_url = "http://localhost:8000/v1" llm = ChatOpenAI(openai_api_key="EMPTY", openai_
将这些对象写入SQLite获取其他数据库中,分布在多个表中。 使用LangChain SQL代理程序通过自动生成SQL语句来提出问题。 备注:本文涵盖了涉及人工智能和数据处理的概念。为了获得最大价值,您应具备对Python编程能力、GPT模型接入能力、嵌入式技术了解、向量搜索和SQL数据库的基础理解以及使用能力。 使用Python、LangChain 和 ...
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 ...
For example, you can create an agent that connects with an SQL database:Python Αντιγραφή from langchain.agents import create_sql_agent from langchain.agents.agent_toolkits import SQLDatabaseToolkit from langchain.sql_database import SQLDatabase from langchain import OpenAI db = ...
该指令包括指定 Teradata 和生成对 Teradata 友好的 SQL。 这是我用来定义代理的提示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Define prompt prefix = """ You are an agent designed to interact with a Teradata database. Given an input question, create a syntactically correct {dialect}...
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。
prompt = hub.pull("hwchase17/react")#Choose the LLM to useagent = create_react_agent(llm, tools, prompt) agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True) agent_executor.invoke({"input":"黄龙江一派全都带蓝牙是什么意思?"}) ...
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...
Agent:要使用的代理,这应该是一个引用支持代理类的字符串,本质就是一系列prompt program。 简单来说,用户向LangChain输入任意的内容,同时将一套工具集合(也可以自定义工具)托管给LLM,让LLM自己决定使用工具中的某一个(如果存在的话)。 input answer query -> thought for actions -> action call -> observation...
在Create LLM Service(创建 LLM 服务)页面中,输入以下信息以向提供商的端点创建 Post 操作,然后单击 Create(创建)。 名称:为服务输入易于识别的名称。稍后您将引用此名称。 端点:复制和粘贴模型部署端点。 Methods(方法):选择POST。 通过添加 API 密钥以及请求和响应有效负载示例来完成服务。 验证类型:选择OCI 资源...