1. 导入langchain.chains模块 首先,需要导入langchain.chains模块,以便能够使用create_sql_query_chain函数。这可以通过以下代码实现: python from langchain.chains import create_sql_query_chain 2. 调用create_sql_query_chain函数 create_sql_query_chain函数用于创建一个链,该链能够将自然语言问题转换为SQL查询,...
构建提示词,让模型二次检查SQL语句的准确性 构建完整思维链 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain.chains import create_sql_query_chain chain = create_sql_query_chain...
// Create database if (mysql_query("CREATE DATABASE my_db",$con))//创建数据库 { echo "Database created"; } else { echo "Error creating database: " . mysql_error(); } // Create table in my_db database mysql_select_db("my_db", $con);//选择数据库 $sql = "CREATE TABLE Pe...
SQLDatabaseToolkit from langchain.sql_database import SQLDatabase from langchain import OpenAI db = SQLDatabase.from_databricks(catalog="samples", schema="nyctaxi") llm = OpenAI(temperature=.7) toolkit = SQLDatabaseToolkit(db=db, llm=llm) agent = create_sql_agent(llm=llm, toolkit=toolkit...
1、文本转sql,不执行查询: 因为目前文本转sql的准确率,以及对于多表的查询效果不太好,所以生成sql之后,可以供sql boy进一步修改或者直接执行。 代码: from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.chains import create_sql_query_chain from langchain.utilities import SQLDatabase from langchain...
from langchain_community.tools.sql_database.tool import QuerySQLDataBaseTool # 执行查询动作 execute_query = QuerySQLDataBaseTool(db=db) # 获取sql 查询语句 write_query = create_sql_query_chain(llm, db) # 先生成查询语句,再执行查询动作 ...
from langchain_community.tools.sql_database.tool import QuerySQLDataBaseTool # 执行查询动作 execute_query = QuerySQLDataBaseTool(db=db) # 获取sql 查询语句 write_query = create_sql_query_chain(llm, db) # 先生成查询语句,再执行查询动作 ...
langchain.llms import Xinference from langchain.prompts import PromptTemplate llm = Xinference(server_url="http://localhost:9997", model_uid="Qwen1.5-14B-Chat",temperature=0.3) chain = create_sql_query_chain(llm, db) response = chain.invoke({"question": "How many employer are there"}) ...
在langchain中,可以使用create_sql_query_chain轻松的将问题转化为SQL,并且通过db.run方法执行SQL,基于这两个方法,我们创建了下面的方法用于将问题转化为SQL并执行: defexecute_query(llm_model_name,question:str):"""把问题转换为SQL语句并执行"""llm=ChatOllama(model=llm_model_name,temperature=0,verbose=True...
使用OpenAI函数调用从文本中提取信息,定义一个模式,指定从LLM输出中提取的属性,然后使用create_extraction_chain和OpenAI函数调用来提取所需模式。 fromlangchain.chainsimportcreate_extraction_chainfromlangchain_openaiimportChatOpenAI# 模式schema={# 人的属性"properties":{"name":{"type":"string"},"height":{"...