LangChain访问数据库有3种方式,分别是使用query chain,execute chain 和 agent 3.1 query chain 流程:[user] --查询--> [sql_query_chain] --返回sql--> [user] --执行--> [db] --结果-->[user] llm = ChatGLM( endpoint_url='http://127.0.0.1:8000', max_token=80000, top_p=0.9 ) #...
使用LangChain SQL代理程序通过自动生成SQL语句来提出问题。 备注:本文涵盖了涉及人工智能和数据处理的概念。为了获得最大价值,您应具备对Python编程能力、GPT模型接入能力、嵌入式技术了解、向量搜索和SQL数据库的基础理解以及使用能力。 使用Python、LangChain 和 GPT 分析文档 我们将使用Python和LangChain来读取和分析PDF...
本文将深入探讨LangChain 25中的SQL Agent功能,通过自然语言处理技术与SQLite数据库的结合,实现用户以自然语言方式查询数据库,极大地提升了数据检索的效率与便捷性。agent-">一、SQL Agent背景与意义 SQL Agent是LangChain 25中一项创新的功能,它利用先进的自然语言处理技术,将用户的自然语言查询转换为SQL语句,并自动执...
LangChain访问数据库的方式主要有三种：query chain、execute chain和agent。使用query chain时，流程为：用户提问 -> 生成SQL查询 -> 执行SQL -> 返回结果。核心是通过prompt调用大模型接口生成SQL查询语句，关键代码涉及将问题参数转化为输入参数。在execute chain中，流程简化为：用户提问 -> 生成并执行...
这些不是你可以仅通过使用RAG来解决的典型问题。相反,我们将利用LangChain的SQLAgent从人类文本中生成复杂的数据库查询。 文档应包含具有大量规格说明的数据,以及更多流畅、自然语言描述等。 我们将执行以下步骤,最终能够提出关于大量文档的复杂问题: 阅读所有PDF文档。
主要层的功能允许我们将聊天记录用作上下文,这样当数据传递给 LLM时,就带有与我们的查询相关的背景知识。我们还在初始提示中要求改进查询的整体情况,以便更轻松地为 SQL Agent进行选择。 self.chat_llm =ChatOpenAI( openai_api_key=settings.get("langchain.openai_api_key"), ...
打开 Jupyter 笔记本,导入 Langchain 库,然后让我们访问我们的数据: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from langchain.agents import create_sql_agent from langchain.agents.agent_toolkits import SQLDatabaseToolkit from langchain.agents.agent_types import AgentType from langchain.llms....
LangChain SQL 该模块可以让我们向LLM提问时从数据库中查询数据并做出回答。 架构 SQL chain和agent的高层抽象架构: 问题转查询SQL:使用LLM将用户输入转成SQL查询 执行SQL查询:执行SQL语句 回答问题:LLM根据数据库查询结果返回回答内容 环境安装 安装必要环境
本文是根据Text2SQL任务做的业务延伸,主要是在给某客户公司完成相关开发需求时遇到的具体业务问题进行的总结,并针对业务问题进行的优化。Agent版本对比V2.0等算法优化工作多了额外的数据可视化模块,属于商业交付的业务。算法层面的优化,可以参考作者前面的几篇文章。
使用LangChain 实现 Text2SQL 在自然语言处理中,LangChain 框架以其强大的 Text2SQL 能力脱颖而出。它通过两个核心组件:SQL Chain 和 SQL Agent 让自然语言到 SQL 查询的转换变得简单而高效。 SQL Agent 的集成:SQL Agent 集成了两种代理类型:“openai-tools”和“openai-functions”,专门为与 GPT 模型的工具和...