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 ) #...
首先，通过IDEA创建sqlite3数据库文件，并在console中进行初始化。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...
在langchain 中,可以使用 create_sql_query_chain 轻松的将问题转化为 SQL ,并且通过 db.run 方法执行SQL,基于这两个方法,我们创建了下面的方法用于将问题转化为SQL并执行: def execute_query(llm_model_name,question: str): """把问题转换为SQL语句并执行""" llm = ChatOllama(model=llm_model_name,temper...
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。
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,并自动执行这些语句以检索SQLite数据库中的数据。这一功能打破了传统数据库查询的壁垒,使得不懂SQL的用户也能轻松地进行数据检索和分析。SQL Agent的出现,不仅降低了数据库查询的技术门槛,还极大地提高了数据...
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....
我们将演练在使用基于langchain链 ,在结构化数据库SQlite中的数据上创建问答系统的基本方法,该系统建立以后,我们用自然语言询问有关数据库中数据的问题并返回自然语言答案。 后面我们将基于智能体(Agent)实现类似功能,两者之间的主要区别在于:智能体可以根据需要多次循环查询数据库以回答问题。
基于SQLDatabaseChain的方法 基于Agent的方法 架构一:基于PE 工程实操的实操Text2SQL 基于prompt template提示词工程实操的实操Text2SQL NL2SQL核心在于如何把自然语言组装成Prompt,并交给LLM转化成SQL。 知乎 官网上一个标准自然语言转SQL的例子。 首先 准备一堆提示词: ...