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。 使用GPT分析每个文档的内容,将其解析为JSON对象。 将这些对象写入SQLite获取其他数据库中,分布在多个表
LangChain访问数据库有3种方式,分别是使用query chain,execute chain 和 agent 3.1 query chain 流程:[user] --查询--> [sql_query_chain] --返回sql--> [user] --执行--> [db] --结果-->[user] llm = ChatGLM( endpoint_url='http://127.0.0.1:8000', max_token=80000, top_p=0.9 ) #...
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 ...
SQL Agent的工作原理主要包括自然语言解析、SQL语句生成和数据库查询三个步骤。自然语言解析:SQL Agent首先对用户输入的自然语言查询进行解析,识别出其中的关键词、实体和关系等关键信息。这一步骤依赖于先进的NLP技术,包括词法分析、句法分析和语义理解等。 SQL语句生成:在解析完自然语言查询后,SQL Agent会根据识别出的...
二、SQL Agent 在第二层,SQL Agent首先获取到用户的问题,然后要求 LLM 根据用户的问题创建 SQL 查询,使用内置函数在MySQL数据库上运行查询。最后,将来自数据库的响应数据与原始问题再次发送给LLM。这是一种新型的 RAG 检索器,可以轻松连接到您的数据库,从而在您的数据和聊天机器人之间轻松无缝地连接。
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...
评估LangChain Chain 和 Agent 可能真的很难。这有两个主要原因: 1:缺乏数据 在开始项目之前,您通常没有大量数据来评估您的链/代理。这通常是因为大型语言模型(大多数链/代理的核心)是极好的小样本和零样本学习者,这意味着您几乎总是能够开始执行特定任务(文本到 SQL、问答等) ) 没有大量的示例数据集。这与...
这可以通过Langchain的代理（Agent）来实现。代理管理器可以让开发者通过简单的编程，定义不同的LLM的代理，以及它们的功能和逻辑，并提供统一的接口和方法，让用户可以方便地与LLM的代理进行交互。# 通过Langchain内置的openapi-function call来实现复杂逻辑内置在函数内了chain("我们3个人想找个人均50左右的重庆火锅店...
一款开源的Agent+AI本地知识库 前后端分离【react+ArcoDesign+python+flask+SQLite+langchain】 174 -- 9:44 App 大模型Agent IT赋能平台【python、flask、SQLlite、react、langchain、openai】 180 -- 10:30 App AcebergAuto—自动化平台demo【python,flask,playwright,SQLlite,react,自动化,测试】 1.5万 -- ...
输入内容: 根据用户内容,提取出公司名称和地域名, 用用户内容: 水滴公司总部在北京吗? LLM 输出: content='公司名称: 水滴公司\n地域名: 北京' additional_kwargs={} example=False 3.4.4 StructuredOutputParser 输出解析器 输出解析器是指对模型生成的结果进行解析和处理的组件。它的主要功能是将模型生成的文本...