SQL Database Agent:SQL数据库代理是专门用来和SQL数据库交互的,可以让用户用自然语言提问,并得到答案。下面是如何实 pipinstalllangchainopenaipymysql--upgrade-q 导入必要的库 fromlangchain.agentsimportload_toolsfromlangchain.agentsimportinitialize_agentfromlangchain.agentsimportAgentTypefromlangchain.llmsimportOpe...
那接下来只需要通过 create_sql_agent 创建一个使用该工具和 LMM 的 Agent 。 在有问题的时候,直接询问 Agent , Agent 就会决定是否调用工具来执行 SQL 查询。 而SQL Agent 和 SQLDatabaseChain 两者之间的主要区别在于其目的和功能。 SQLDatabaseChain只能做一件事,就是基于问题生成 SQL 查询结果。 但SQL Agen...
使用create_sql_agent函数可以初始化这个代理。这个代理包含了SQLDatabaseToolkit,它提供了一系列工具来:创建和执行查询 检查查询语法 检索表描述 ...等等这意味着,通过使用SQL Agent和内置的SQLDatabaseToolkit,开发者能够更加灵活和高效地与SQL数据库进行交互,无论是执行复杂的查询,还是处理和维护数据库,都能够得到...
model=OpenAI(temperature=0,openai_api_key=os.getenv("OPENAI_API"))# CreatingSQLDatabase Toolkit toolkit=SQLDatabaseToolkit(db=db,llm=model)# Creating and Running aSQLAgent agent_executor=create_sql_agent(llm=model,toolkit=toolkit,verbose=True,agent_type=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,)age...
通过架构图可以看出:通过利用 LangChain 的组件与现成的链,使得用户不需要提前去学习如何使用 SQL 脚本与数据库交互,节省了大量的时间与精力。利用 LangChain 、SQLDatabase、SQL Agent 以及 OpenAI 大型语言模型的强大功能,我们已经可以做到创建应用程序,实现让用户使用自然语言与 CnosDB 交流。
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...
这里记录一下langchain chatchat项目中的text2sql的实现思路。 1、SQLDatabaseChain链 SQLDatabaseChain是langchain框架自带的数据库自然语言交互工具,其内部通过sqlalchemy来获取数据库的表名和表结构、字段信息,然后将数据库的信息和用户的自然语言请求一起发送给大模型进行分析,让大模型返回sql语句后,执行sql,并返回...
这些不是你可以仅通过使用RAG来解决的典型问题。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。
The Databricks SQL Agent is a variant of the standard SQL Database Agent that LangChain provides and is considered a more powerful variant of the Spark DataFrame Agent.With the Databricks SQL Agent any Azure Databricks users can interact with a specified schema in Unity Catalog and generate ...
这些不是你可以仅通过使用RAG来解决的典型问题。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。