HumanMessage,SystemMessage)template="You are a helpful assistant that translates {input_language} to {output_language}."system_message_prompt=SystemMessagePromptTemplate.from_template(template)human_template="{text}"human_message
Chains encode a sequence of calls to components like models, document retrievers, other Chains, etc., and provide a simple interface to this sequence. The Chain interface makes it easy to create apps that are: Stateful: add Memory to any Chain to give it state, Observable: pass Callbacks to...
1.转换加载器:这些加载器将数据从特定格式转换为Document格式,即文本。它们可以处理各种文件类型,包括文本、PowerPoint、图像、HTML、PDF等。该类别中的一些具体加载器包括CSV、SQL、Jupyter Notebook、Pandas DataFrame等。这些加载器使用了UnstructuredPython包。2.公共数据集或服务加载器:这些加载器从公共数据集和服务中...
import sqlite3 import pandas as pd # Connect to the SQLite database connection = sqlite3.connect(sqlite_db_path) # Define your SQL query query = "SELECT count(distinct qSpecies) FROM SFTrees" # Read the SQL query into a Pandas DataFrame df = pd.read_sql_query(query, connection) # Clo...
Document:表示结构化的文本文档。 OpenAIEmbeddings:将文本转换为数值向量,用于相似性搜索。 Chroma:将嵌入存储在向量数据库中,便于高效检索。 CrewAI(Agent、Task、Crew):定义处理学员查询的AI代理。 pandas:以DataFrame形式处理结构化数据。 ast:将基于字符串的数据结构解析为Python对象。
import pandas as pd df = pd.DataFrame( data=dists, index=words, columns=words ) df.style.background_gradient(cmap='coolwarm') 距离图应该是这样的: 图5.3:单词 cat、dog、computer、animal 的嵌入之间的欧氏距离。 我们可以确认:猫和狗确实比起计算机更接近动物。这里可能会有很多问题,例如,狗是否比猫...
DataFrame(data_rows, columns=headers) print(df) df.to_csv(file, index=False) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 loader = CSVLoader(file_path=file) data = loader.load() 2. 硬编码测试样例 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 examples = [ { "query": "小米...
表格处理:使用 pandas DataFrame 构建的 API 使语言模型能够在表格上执行数据分析和可视化任务。通过连接这些工具,模型可以为用户提供更流畅和自然的处理表格数据体验。 知识图谱:语言模型可以使用模拟人类查询过程的 API 查询知识图谱,例如查找候选实体或关系、发送 SPARQL 查询并检索结果。这些工具有助于基于知识图谱中存...
from langchain.document_loaders import PySparkDataFrameLoader loader = PySparkDataFrameLoader(spark, wikipedia_dataframe, page_content_column="text") documents = loader.load() Вследующейзаписнойкнижкепоказанпример, вкоторомзагрузчик...
import pandas as pd from langchain_community.document_loaders.csv_loader import CSVLoader 使用pandas读取CSV文件: 使用pandas的read_csv函数读取CSV文件,并将数据存储在DataFrame中。 python file_path = "path/to/your/csvfile.csv" # 替换为你的CSV文件路径 df = pd.read_csv(file_path) 将读取的数据...