步骤 III:文本转 SQL 查询引擎/工具Step III:Text-to-SQL Query Engine / Tool from llama_index.core.query_engine import NLSQLTableQueryEngine from llama_index.core.tools import QueryEngineTool sql_query_engine = NLSQLTableQueryEngine( sql_database=sql_database, tables=["albums", "tracks", "...
index_id="index_luxun")query_engine=index.as_query_engine(response_mode="tree_summarize")response=query_engine.query("根据上下文内容,告诉我鲁迅先生在日本学医的老师是谁?")print
from llama_index.core.query_engine import NLSQLTableQueryEngine query_engine = NLSQLTableQueryEngine( sql_database=sql_database, tables=['loan'], llm=llm ) query_str ='显示贷款表中风险等级大于5的所有贷款'response = query_engine.query(query_str) display(Markdown(f'{response}')) 附加说明 ...
实战演示中，首先从安装和导入必要的库开始，如步骤I和II。接着，通过Text-to-SQL查询引擎/工具（步骤III），我们利用LlamaIndex构建ReAct Agent管道，其中关键组件如AgentInputComponent和AgentFnComponent，它们要求输入包括taskstate和特定格式。输出需遵循统一标准，便于后续处理。在步骤V，定义代理输出解析器...
LlamaIndex功能 LlamaIndex提供以下工具: 数据连接器从其原生来源和格式摄取您的现有数据。这可以是APIs、PDF、SQL等等。 数据索引将您的数据结构化为中间表示,LLMs可以轻松高效地使用。 引擎为您的数据提供自然语言访问。例如: 查询引擎是用于知识增强输出的强大检索接口。
一、LlamaIndex是什么 LlamaIndex 是一个数据框架,用于基于大型语言模型(LLM)的应用程序来摄取、构建和访问私有或特定领域的数据。 LlamaIndex由以下几个主要能力模块组成: 数据连接器(Data connectors):按照原生的来源和格式摄取你的私有数据,这些来源可能包括API、PDF、SQL等等(更多)。
LlamaIndex中的FunctionTool方法允许用户将任何Python函数转换为代理可以使用的工具。函数的名称成为工具的名称,函数的文档字符串充当工具的描述。 查询引擎工具 查询引擎工具(QueryEngine Tools)包装了现有的查询引擎,允许代理对数据源执行复杂的查询。这些工具与各种数据库和API集成,使代理能够高效地检索和操作数据。
LlamaIndex中的FunctionTool方法允许用户将任何Python函数转换为代理可以使用的工具。函数的名称成为工具的名称,函数的文档字符串充当工具的描述。 查询引擎工具 查询引擎工具(QueryEngine Tools)包装了现有的查询引擎,允许代理对数据源执行复杂的查询。这些工具与各种数据库和API集成,使代理能够高效地检索和操作数据。
主要比较了两种不同的基于大型语言模型的检索增强生成（RAG）框架，LangChain 和 LlamaIndex，并讨论了...
Text-to-SQL：https://docs.llamaindex.ai/en/stable/examples/pipeline/query_pipeline_pandas.html 4、长上下文嵌入模型：探索诸如 M2-BERT-80M-32k-retrieval 等模型，解决 RAG 中嵌入分块问题，重点关注混合检索方法和分层检索方法。DOC：https://docs.llamaindex.ai/en/latest/examples/retrievers/multi_doc_...