TextToSql是LangChain框架中的一个任务,其主要目标是将自然语言描述转化为SQL查询语句,从而实现对数据库的智能查询。通过TextToSql任务,用户可以直接通过自然语言描述他们的查询需求,而无需编写复杂的SQL语句。 在老喻干货店中,TextToSql任务的应用场景非常广泛。例如,用户可以通过自然语言描述他们的食品需求,如“我想购...
Text-to-SQL(简写为T2S,或者是Text2SQL),顾名思义就是把文本转化为SQL语言,更学术一点的定义是:把数据库领域下的自然语言(Natural Language,简写为NL)问题,转化为在关系型数据库中可以执行的结构化查询语言(Structured Query Language,简写为SQL),因此T2S也可以被简写为NL2SQL。一般数据的获取,都是由开发人员或...
Text-to-SQL(简写为T2S,或者是Text2SQL),顾名思义就是把文本转化为SQL语言,更学术一点的定义是:把数据库领域下的自然语言(Natural Language,简写为NL)问题,转化为在关系型数据库中可以执行的结构化查询语言(Structured Query Language,简写为SQL),因此T2S也可以被简写为NL2SQL。一般数据的获取,都是由开发人员或...
from langchain import hub CUSTOM_PROMPT = hub.pull("rlm/text-to-sql") 案例二:文本转SQL查询和执行 我们可以使用langchain_experimental中的SQLDatabaseChain来创建和运行SQL查询。 from langchain.llms import OpenAI from langchain_experimental.sql import SQLDatabaseChain llm = OpenAI(temperature=0, ve...
from langchain import OpenAI,SQLDatabase from langchain_experimental.sql import SQLDatabaseChain llm=OpenAI(temperature=0,api_key=api_key) db_user = "root" db_password = "123456" db_host = "127.0.0.1" db_name = "learn" db = SQLDatabase.from_uri(f"mysql+pymysql://{db_user}:{db_...
大家好,欢迎大家来到腾讯开发者社区、腾讯云数据库、CSDN共同打造的AI驱动TD circle杠、c sla.数据库技术十大运这一节呢,我们来为大家讲解一下,基于LA Cha实现text to c服务,也就是说我们本节的主要内容是让AI帮我们生成SQL语句。好,我们在整个服务当中需要做三件事情,第一件事情需要连接拉玛3.1大模型,需要注意...
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...
text to sql functions. (text2sql.py) text to sql apis. (api.py) playground for step by step testing. (Text2SQL.ipynb) 3 database and 4 examples for testing. TechStack langchain, flask, sqlite supported models: llama2(local model) , Gpt3.5/4 supported databases: Chinook, nba_roster,...
“Here’s a block of text that’s making a statement about a company, I want you to output JSON that extracts these companies. If there’s nothing relevant, return a blank. Here’s the text: [block of text]” (这里有一段文字描述了一家公司,我们希望你提取这家公司并输出 JSON。如果未找...
现在,让我们来深入研究PDF解析。我们的目标是使用visitor_text提取有意义的内容,同时忽略不太有用的信息,例如空行、页眉和页脚。 document_content=Nonedefvisitor_body(text,cm,tm,fontDict,fontSize):y=tm[5]iftextand35<y<770:page_contents.append(text)withopen(f'./documents/ZMP_55852_XBO_1000_W_HS_OF...