大语言模型(Large Language Model,下简称 LLM)出现之后,因为其体现出相当程度的理解力和总结能力,出现了很多关于其应用的探索。在这篇文章中,我们一起结合一个实际案例来聊下「RAG 对话机器人」以及「Text2SQL」两种目前走在前沿的 LLM 应用,讨论它们的适用场景、实现方式以及一些限制。
最近的Text-to-SQL方法利用大型语言模型(LLMs),通过从数据库管理系统获取反馈来提高效率。然而,这些方法在处理数据库不匹配时遇到困难,这些错误不会触发执行异常。 为了解决这些挑战,提出了一个基于工具辅助智能体框架的方法,为LLM智能体配备了两个专门的工具:一个检索器和一个检测器,用于诊断和纠正SQL查询中的数据...
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查询。下面是关键详细信息: sql_database:表示我们的sql数据库连接详细信息。 tables:指定查询运行的表。在这个场景中,...
一个轻量级、支持全链路且易于二次开发的大模型应用项目 基于 Dify 、Ollama&Vllm、Sanic 和 Text2SQL 📊 等技术构建的一站式大模型应用开发项目,采用 Vue3、TypeScript 和 Vite 5 打造现代UI。它支持通过 ECharts 📈 实现基于大模型的数据图形化问答,具备处理 CSV 文件 📂 表格问答的能力。同时,能方便...
一个轻量级、支持全链路且易于二次开发的大模型应用项目 基于 Dify 、Ollama&Vllm、Sanic 和 Text2SQL 📊 等技术构建的一站式大模型应用开发项目,采用 Vue3、TypeScript 和 Vite 5 打造现代UI。它支持通过 ECharts 📈 实现基于大模型的数据图形化问答,具备处理 CSV