http://www.mep.ki.se/twinreg/index_en.html 用一个用Perl和MySQL编写的web接口来管理项目的后面部分。 每天晚上所有会谈的数据被移入一个MySQL数据库。 3.7.1. 查找所有未分发的孪生项 下列查询用来决定谁进入项目的第二部分: SELECT CONCAT(p1.id, p1.tvab) + 0 AS tvid, CONCAT(p1.christian_name...
本文实现了一个简单的智能Agent,该Agent先从数据库中查询出数据,然后再通过工具函数来对数据进行处理。这是一个非常常见的场景。从这个场景可以扩展到多个实际的场景。 同样,本文的实验都是在本地一台:16C32G的linux机器(CPU)上完成。 数据准备 在mysql数据库中创建一张表: CREATE TABLE`city_stats`(`city_name`...
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LangChain 实现了大型语言模型(LLM)与各类数据源的深度整合,包括: 数据库:使 LLM 能够连接至关系型数据库(例如 MySQL、PostgreSQL)及 NoSQL 数据库(如 MongoDB),实现数据的动态获取与存储。 API:与 Web API 紧密结合,便于获取实时数据、进行外部服务交互,或基于模型输出执行特定操作。 文件系统:允许访问并管理位于...
连接:提供 MySQL 或 PostgreSQL 连接字符串,它将自动爬网数据库架构,使用表和列名称,它能够弄清楚如何将问题转换为 sql,然后编写响应。 推理 视觉 text2img:RestAI 支持本地 Stable Diffusion 和 Dall-E。它具有提示提升功能,LLM内部用于提升用户提示的更多细节。
LlamaIndex是一个方便的工具,它充当自定义数据和大型语言模型(llm)(如GPT-4)之间的桥梁,大型语言模型模型功能强大,能够理解类似人类的文本。LlamaIndex都可以轻松地将数据与这些智能机器进行对话。这种桥梁建设使你的数据更易于访问,为更智能的应用程序和工作流铺平了道路。
幻觉是与大型语言模型(LLM)一起工作时常见的问题。LLM能够生成流畅连贯的文本,但往往会产生不准确或不一致的信息。避免LLM产生幻觉的方法之一是使用外部知识源,如数据库或知识图谱,提供事实信息。 什么是向量数据库? 一个向量数据库是包含表示实体或概念(如单词、短语或文档)的高维向量的集合。基于它们的向量表示,向...
接续上次的讨论,我们上次主要分析了LlamaIndex工作流的核心流程,当前还剩下一行代码需要关注,那就是关于工作流的可视化。今天我们的目标是深入理解这一可视化部分的主要流程,并且对其大体的实现方式进行简要的了解和探讨。 为了帮助大家更好地掌握这一内容,我们先回顾一下上次讨论的代码内容,具体如下: ...
在构建 LLM 应用程序时,通常需要连接和查询外部数据源以为模型提供相关上下文。一种流行的方法是使用检索增强生成(RAG)来创建问答系统,该系统可以理解复杂的信息并对查询提供自然的响应。 RAG 允许模型利用庞大的知识库,并为聊天机器人和企业搜索助手等应用程序提供类似人类的对话。
python>=3.9 pip install -r requirements.txt or if you use conda envirenment, you can use this command cd DB-GPT conda env create -f environment.yml # 2 MySQL Install In this project examples, we connect mysql and run SQL-Generate. so you need install mysql local for test. The ...