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LangC
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 ) #...
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...
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"), ...
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。
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 框架 LangChain LangChain 框架作为一个用于创建大型语言模型 (LLM) 驱动的应用程序的工具,其核心功能包括 SQL 查询链和 SQL 代理。通过 SQL 查询链,我们能够实现将自然语言查询转化为 SQL 语句的过程,并且可以根据需求定制和扩展该过程,以满足不同应用场景的需求。SQL 代理具有高度的灵活性和定制性,能够...
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
Langchain sqlagent - 错误：在数据库中找不到表名 {'inventory Observ'}请有人能帮我解决这个问题吗...