一、LLM类 需要请求2次LLM,一个用于生成SQL查询命令,另一个让LLM根据mysql查询的结果,生成图表的代码。 # LLMs.pyfromopenaiimportOpenAIimportasyncioclassLLM_manager:def__init__(self,choice):self.choice=choiceself.fn_llm=self.llm_choice()defllm_choice(self):ifself.choice=='open_router':returnself....
如果在查询条件中对索引列使用了函数或表达式,MySQL可能无法使用该索引。例如,WHERE YEAR(date_column) = 2023 可能会使索引失效。 隐式类型转换: 如果查询中的数据类型与索引列的数据类型不匹配,MySQL可能会进行隐式类型转换,这可能导致索引失效。例如,如果索引列是整数类型,但查询中使用了字符串值(如 '123'),则...
连接MySQL数据库 首先,我们需要安装MySQL数据库,并创建一个数据库和表。接下来,我们使用Python中的mysql.connector库连接到MySQL数据库,并查询数据。 importmysql.connector# 连接到MySQL数据库mydb=mysql.connector.connect(host="localhost",user="root",password="password",database="mydatabase")mycursor=mydb.cu...
self.system = """You are an agent designed to interact with a SQL database. Given an input question, create a syntactically correct MySQL query to run, then look at the results of the query and return the answer. Unless the user specifies a specific number of examples they wish to obtai...
使用LLM模型查询MYSQL数据库 概念数据模型 (CDM): 帮助你分析信息系统的概念结构,识别主要实体、实体的属性及实体之间的联系。概念数据模型(CDM)比逻辑数据模型 (LDM)和物理数据模型(PDM)抽象。CDM 表现数据库的全部逻辑的结构,与任何的软件或数据存储结构无关。一个概念模型经常包括在物理数据库中仍然不实现的数据...
embed("What is MySql?")LLM.rag() This method performs Retrieval Augmented Generation for a given query using the loaded genAI model, acting as a wrapper of ML_RAG. Arguments query (String): The text of the query to be used for generation options (Object) (default {}): The options...
sudo service mysql start #进入mysql终端 sudo mysql #设置root密码,注意这里的密码应该和DB-GPT中的.env文件保持一致 ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY 'aa12345678'; #登录mysql,这里会提示输入密码,可以查看自己密码创建是否正确 ...
这里mysql:版本号这样的值,就是去docker.com官网上拉取镜像,需要梯子 2、ports: 3001:3000, 左边是映射到宿主机的端口号,右侧是docker内部虚拟网络的运行端口号(docker虚拟网络后面会提到) 3、volumes,是容器文件和宿主机文件的映射(对本演示无关,了解即可) ...
准确翻译语言:保留文化和风格差异的细微之处。 分析文本中表达的情感和观点:帮助企业理解客户情绪或社交媒体趋势。 想要深入了解NLP,请查看什么是自然语言处理(NLP)? LLMs解释 LLMs是一种完全不同的技术。它们不是解释问题,而是直接从大量文本数据中学习,建立对语言本身的内在理解。LLMs可以消化书籍、文章、网站等数...
在构建 DatabaseQA 时,作者从三个代表性数据库系统(OceanBase、MySQL 和 MongoDB)中收集了 1000 个 PDF 形式的公开教程作为素材。而 FinancialQA 的素材则是从研究机构出版的文档样本中抽取了 1000 个。对于每个数据集,论文构建 100 个测试问题,这些问题均由专家根据难易程度进行注释。有关数据集的更多详细信息,...