五. 查询阶段核心组件 5.1 查询引擎（Query Engine）执行检索并返回结果的核心接口：代码示例：基础查询 5.2 聊天引擎（Chat Engine）支持多轮对话的上下文管理：代码示例：对话历史保持 5.3 代理（Agents）智能路由选择工具：代码示例：多工具代理 5.4 检索器（Retrievers）检索策略：Vecto
load_data(query=sql_query) # 创建向量索引 index = VectorStoreIndex.from_documents(documents) # 基于索引,创建查询引擎 query_engine = index.as_query_engine() # 用户提问并获取回答 response = query_engine.query(user_input) print(response) 可实现多轮对话交互,根据对知识库的检索,模型回答用户的...
5.3 代理(Agents) 智能路由选择工具: 代码示例:多工具代理 Python from llama_index.core.tools import QueryEngineTool # 定义两个查询引擎 tool1 = QueryEngineTool.from_defaults(query_engine=engine1, name="技术文档") tool2 = QueryEngineTool.from_defaults(query_engine=engine2, name="产品手册") # ...
Prompt: A structured text input to a language model. Query engine: An interface that allows you to ask questions over your data. Agent: A LLM-powered knowledge worker that can perform tasks.Let's explore each of these components in more detail.Use...
当我们将用户的问题分解为两部分时,第一步是将“自然语言数据库查询”转换为可以针对我们的数据库运行的实际SQL查询。在本节中,我们将使用LlamaIndex的NLSQLTableQueryEngine来处理此SQL查询的转换和执行。 设置NLSQLTableQueryEngine: NLSQLTableQueryEngine是一个功能强大的工具,可以接受自然语言查询并将其转换为SQL查...
核心价值:将静态的RAG系统升级为自主迭代的智能体fromllama_index.core.agentimportReActAgentfromllama_index.core.toolsimportQueryEngineTool#将查询引擎封装为工具供Agent调用tool = QueryEngineTool.from_defaults(query_engine=query_engine) agent= ReActAgent.from_tools([tool], llm=llm) ...
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。 这些工具使代理能够与特定的数据源交互、执行复杂的查询和检索相关信息。这种集成允许代理在决策过程中有效地使用数据。
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。 这些工具使代理能够与特定的数据源交互、执行复杂的查询和检索相关信息。这种集成允许代理在决策过程中有效地使用数据。
query_engine =index.as_query_engine() response= query_engine.query("query string") 参考链接: https://huggingface.co/stabilityai/stablelm-tuned-alpha-3bhttps://docs.llamaindex.ai/en/stable/api_reference/llms/huggingface.htmlhttps://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama_index/prompt...