prompt_template = """Use the following pieces of context to answer the question at the end. If you don't know the answer, just say that you don't know, don't try to make up an answer. {context} Question: {question} Answer:""" prompt = PromptTemplate(template=prompt_template, input...
input_key="question")# 注意这里的 input_key 参数，这个参数告诉了 chain 我的问题在字典中的哪个 ...
Find which table to use Find which column to use Construct the correct sql query Execute that query Get the result Return a natural language reponse back confirm LLM result via pandas 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import sqlite3 import pandas as pd # Connect to the SQLite...
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ProductApplication ( id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, product TEXT, text TEXT NOT NULL, FOREIGN KEY (product) REFERENCES Product(name) ) ''') db_cursor.execute(''' CREATE TABLE IF NOT EXISTS ProductBenefit ( id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, product TEXT,...
Document(page_content='overall performance of the Baichuan 2 base models\ncompared to other open or closed-sourced models\nin Table 1. We then describe our pre-training data\nand data processing methods. Next, we elaborate\non the Baichuan 2 architecture and scaling results.\nFinally, we descri...
{table_info} Question: {input} 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 可见,创建这个链实际上是执行了上述的提示词,可能我们修改一下提示词或者自定义一个链才能让qwen2.5和deepseek-r1正常工作。 我们也可以用下面更优雅的代码实现将问题转换为SQL: ...
conn.commit()print("CVE table created"); 值得说明的是,这里我给列增加了备注,以帮助后续的LLM更好地理解每列数据的含义。通常而言,在提供给LLM的输入中每个词都很重要(Every word counts in large language models)。 导入数据 读取csv数据,导入表中: ...
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,分布在多个表中。 使用LangChain SQL代理程序通过自动生成SQL语句来提出问题。
chain.run(input_documents=docs, question=query) 使用GPT3.5模型构建油管频道问答机器人 在chatgpt api(也就是 GPT-3.5-Turbo)模型出来后,因钱少活好深受大家喜爱,所以 LangChain 也加入了专属的链和模型,我们来跟着这个例子看下如何使用他。 importosfromlangchain.document_loadersimportYoutubeLoaderfromlangchain...
from langchain.llms.openai import OpenAI db = SQLDatabase.from_uri("sqlite:///../notebooks/Chinook.db") toolkit = SQLDatabaseToolkit(db=db) agent_executor = create_sql_agent( llm=OpenAI(temperature=0), toolkit=toolkit, verbose=True ) agent_executor.run("Describe the playlisttrack table"...