langchain sqldatabasechain 用法LangChain是一个开源项目,它允许用户使用自然语言与数据库进行交互。通过LangChain,用户可以更直观、更高效地与数据库进行交互。以下是LangChain中SQLDatabaseChain的使用方法: 1.连接到数据库:使用SQLAlchemy连接到SQL数据库。SQLAlchemy支持多种SQL方言,如MS SQL、MySQL、MariaDB、...
语法:DBMS_SQL.parse(c in integer,statement in varchar2,language_flag in integer) 其中,参数C表示游标(可以设为C=DBMS_SQL.open_cursor),statement为sql语句,language_flag为解析sql语句所用oracle版本,一般有V6,V7跟native(在不明白所连database版本时,使用 BMS_SQL.native)。 3)、BIND_VARIABLE 作用:将给...
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,并返回执行结果。 db_chain = SQLDatabaseChain.from_llm(llm, db,...
LangChain 目前提供了SQL Chain(SqlDatabaseChain)和SQL Agent(SqlAgent)的方式来实现与存储在数据库中的数据进行交互。 在这篇文章中,我将向你介绍LangChain的基本概念和功能,以及如何用它实现自然语言查询数据库的神奇功能。 为什么选择LangChain LangChain是一个对开发者很重要的工具,它可以让使用LLM构建复杂应用变...
agents import create_sql_agent from langchain.agents.agent_toolkits import SQLDatabaseToolkit from langchain.agents.agent_types import AgentType from langchain.llms.openai import OpenAI from langchain.sql_database import SQLDatabase import os 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # ...
导入langchain模块 OpenAI, SQLDatabase, 和 SQLDatabaseChain 从环境变量文件中获取 OPENAI_API_KEY 使用SQLDatabase.from_uri() 方法设置数据库连接,指定连接URL 使用OpenAI() 创建llm对象,指定温度和openai_api_key 使用SQLDatabaseChain() 创建数据库链对象 db_chain,指定llm和数据库对象 ...
简介:本文将介绍如何解决在导入 'langchain' 模块时出现的“ImportError: cannot import name 'SQLDatabaseChain'”错误。这个问题通常是由于模块导入路径错误、模块未安装或模块内部错误导致的。我们将通过检查导入路径、安装缺失的模块和修复模块内部错误来解决这个问题。
langchain 内也实现了 LLMBashChain、LLMMathChain、SQLDatabaseChain 等链,开发者可以直接调用这些链,完成大模型应用的快速部署。链中数据流处理不当,很容易产生各类漏洞,下面将介绍的 CVE-2023-29374 就是 langchain 预置的 LLMMathChain 中的漏洞。 二:Langchain 的典型安全漏洞 : CVE-2023-29374 分析...
create_sql_query_chainfrom langchain_openai import ChatOpenAIllm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=)from langchain_community.tools.sql_database.tool import QuerySQLDataBaseTool# 执行查询动作execute_query = QuerySQLDataBaseTool(db=db)# 获取sql 查询语句write_query = create_sql_...
from langchain_community.tools.sql_database.tool import QuerySQLDataBaseTool # 执行查询动作 execute_query = QuerySQLDataBaseTool(db=db) # 获取sql 查询语句 write_query = create_sql_query_chain(llm, db) # 先生成查询语句,再执行查询动作 ...