langchain提供了sql chain,prompt,retriever,tools, agent来根据用户的自然语言构建和运行sql查询语句。 下面介绍下目前的一些实际操作和思路: 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_...
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_api_base=server_url, max_tokens=2048) db = ...
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 ...
llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True) agent.run("chatGpt原理2")2...
LangChain-10 Agents langchainhub 共享的提示词Prompt LangChainHub的思路真的很好,通过Hub的方式将Prompt共享起来,大家可以通过很方便的手段,短短的几行代码就可以使用共享的Prompt。 我个人非常看好这个项目。 官方推荐使用LangChainHub,但是它在GitHub已经一年没有更新了, 倒是数据还在更新。
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...
Prompt Injection漏洞的本质与SQL注入类似，攻击者能够在受控数据字段内嵌入指令，使得系统难以区分数据和指令。数据库仅处理最终拼接的SQL语句，而语言模型只关注拼接后的prompt。因此，语言模型可能会将部分输入数据误认为指令，并且基于GPT的卓越推理能力，这可能导致指令发生变更（重定向）。相关背景 GPT模型GPT全称为“...
LangChain SQL 该模块可以让我们向LLM提问时从数据库中查询数据并做出回答。 架构 SQL chain和agent的高层抽象架构: 问题转查询SQL:使用LLM将用户输入转成SQL查询 执行SQL查询:执行SQL语句 回答问题:LLM根据数据库查询结果返回回答内容 环境安装 安装必要环境
Prompt Injection漏洞的本质与SQL注入类似,攻击者能够在受控数据字段内嵌入指令,使得系统难以区分数据和指令。数据库仅处理最终拼接的SQL语句,而语言模型只关注拼接后的prompt。因此,语言模型可能会将部分输入数据误认为指令,并且基于GPT的卓越推理能力,这可能导致指令发生变更(重定向)。
缓存的支持,比如 in-mem(内存)、SQLite、Redis、SQL 用量记录 支持流模式(就是一个字一个字的返回,类似打字效果) Prompts(Prompt管理):支持各种自定义模板 Indexes(对索引的支持) 文档分割器 向量化 对接向量存储与搜索,比如 Chroma、Pinecone、Qdrand