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)#sample_rows_in...
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...
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...
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...
SQL Agent是LangChain 25中一项创新的功能,它利用先进的自然语言处理技术,将用户的自然语言查询转换为SQL语句,并自动执行这些语句以检索SQLite数据库中的数据。这一功能打破了传统数据库查询的壁垒,使得不懂SQL的用户也能轻松地进行数据检索和分析。SQL Agent的出现,不仅降低了数据库查询的技术门槛,还极大地提高了数据...
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...
agent_executor = create_sql_agent(llm, db=db, agent_type="openai-tools", verbose=True) response = agent_executor.invoke( "我想看用户oper的前10条数据,并且按照名称进行排序" ) print( response ) 返回的结果如下: 通过返回的结果,可以看到,LLM充分的理解了我们的语义,并且把我们的需求转换成了SQL语...
agent_executor=create_sql_agent(llm=model,toolkit=toolkit,verbose=True,agent_type=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,prefix=prefix) 结果: 使用新前缀内容重新定义代理后,它现在可以生成在 Teradata DB 上平滑运行的查询。 代码语言:javascript 复制 ...
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
SQL Database Agent 示例: fromlangchain.agentsimportcreate_sql_agentfromlangchain.agents.agent_toolkitsimportSQLDatabaseToolkit toolkit=SQLDatabaseToolkit(db=db,llm=llm)agent=create_sql_agent(llm=llm,toolkit=toolkit,verbose=True)agent.run("What is the average temperature of air at station XiaoMaiDao...