pd_agent=create_pandas_dataframe_agent(model,df,allow_dangerous_code=True,verbose=True)pd_agent.run(' 渠道的列名为:entrance,计算2024年7月份通过'APP'渠道的总访客数 ') 输出如下所示: 2-3-4、CSV Agent 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 csv_agent=create_csv_agent(model,"app_traf...
我们将在接下来使用 DataFrame。我们现在可以创建一个 Pandas dataframe 代理,看看如何轻松地完成一些简单的事情! from langchain.agents import create_pandas_dataframe_agentfrom langchain import PromptTemplatefrom langchain.llms.openai import OpenAIPROMPT = ("If you do not know the answer, say you don't...
pandas: create_pandas_dataframe_agent 3 SQL/cvs等表格数据 3.1 数据导入 LangChain 的 CSV Loader 将每行数据导入成为一个个 document 类似于 JSON 的键值对格式 文件来源和行号,作为每个 document 的 metadata 3.2 SQL RAG SQL Agent SQL Database Chain:王几行XING:惊艳的LangChain:SQL自动生成、执行、完成...
Pandas DataFrame Parser 该输出解析器允许用户指定任意 Pandas DataFrame 并以格式化字典的形式查询 LLM 中的数据,该字典从相应的 DataFrame 中提取数据。 import pprint from typing import Any, Dict import pandas as pd from langchain.llms import OpenAI from langchain.output_parsers import PandasDataFrameOutput...
st.dataframe(data) 5.data visualization #plotimportnumpyasnpimportpandasaspddata= pd.DataFrame(np.random.randn(20, 2), columns=["列A", "列B"])st.line_chart(data)#barst.bar_chart(data)#matplotlib图:importmatplotlib.pyplotaspltfig, ax = plt.subplots()ax.hist([1,2,2,3,3,3,4,4,4...
The LangChain Pandas DataFrame Agent:LangChain's agent uses LLMs trained on vast text corpora to respond to data queries with human-like text. This agent intermediates complex data sources and the user, enabling a seamless and intuitive query process. ...
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...
Steps to Reproduce: Define a Pandas DataFrame. Initialize VertexAI from langchain_google_vertexai Create the python_repl_asttool using PythonAstREPLTool and passing the DataFrame. Define a prompt that includes instructions for the agent to use python_repl_ast to perform a calculation on the ...
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。 os:提供系统级操作,如读取环境变量。 tqdm:在长时间运行的任务中显示进度条。 2. 设置环境 为了使用OpenAI的API进行嵌入,我们需要加载API密钥并配置模型设置。
最好的实现框架可能是LangChain的Agent,由Agent根据当前的上下文决定是否需要调用工具执行GraphRAG局部查询或全局查询,或者直接调LLM回答问题。这样有几个要求: 1、LLM需要支持函数调用的功能,由Agent决定调用函数去执行GraphRAG局部查询或全局查询。并不是所有的国产大模型都支持函数调用功能,或者是在LangChain的集成中支持...