当您踏上LangChain的旅程时,请考虑代理指令清晰度的细微差别,并注意大量数据的潜在限制。 使用LangChain释放数据的全部潜力 - 语言模型和数据探索无缝融合的门户。亲自尝试一下,见证它对您的数据科学工作可能产生的变革性影响。 原文链接:https://medium.com/@lucnguyen_61589/revolutionize-your-data-exploration-unveil...
打开 Jupyter 笔记本,导入 Langchain 库,然后让我们访问我们的数据: from langchain.agents import create_sql_agent from langchain.agents.agent_toolkits import SQLDatabaseToolkit from langchain.agents.agent_types import AgentType from langchain.llms.openai import OpenAI from langchain.sql_database import...
langchain提供了sql chain,prompt,retriever,tools, agent来根据用户的自然语言构建和运行sql查询语句。 下面介绍下目前的一些实际操作和思路: 1、文本转sql,不执行查询: 因为目前文本转sql的准确率,以及对于多表的查询效果不太好,所以生成sql之后,可以供sql boy进一步修改或者直接执行。 代码: from langchain.chat_...
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...
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
这里记录一下langchain chatchat项目中的text2sql的实现思路。 1、SQLDatabaseChain链 SQLDatabaseChain是langchain框架自带的数据库自然语言交互工具,其内部通过sqlalchemy来获取数据库的表名和表结构、字段信息,然后将数据库的信息和用户的自然语言请求一起发送给大模型进行分析,让大模型返回sql语句后,执行sql,并返回...
LangChain框架LangChain 提供了SQL 查询链和 SQL 代理的核心功能。SQL 查询链负责将用户的自然语言查询转换为 SQL 语句，可以通过定制和扩展来适应不同的应用场景。SQL 代理则提供了高度的灵活性和定制性，允许开发者根据具体的任务和数据结构进行优化，以实现更准确和高效的自然语言查询转换。这两个组件共同为关系型...
LangChain实战:利用LangChain SQL Agent和GPT进行文档分析和交互,最近接触到一个非常有趣的挑战,涉及到人工智能数字化大量文件的能力,并使用户可以在这些文件上提出复杂的与数据相关的问题,比如:•数据检索问题:涉及从数据库中获取特定数据点或数据集,例如“电子
我们还可以在LangChain提示中心访问这个prompt。 这将与您的LangSmith API密钥一起使用。 from langchain import hub CUSTOM_PROMPT = hub.pull("rlm/text-to-sql") 案例二:文本转SQL查询和执行 我们可以使用langchain_experimental中的SQLDatabaseChain来创建和运行SQL查询。 from langchain.llms import OpenAI ...
我相信LMQL最重要的好处是完全控制您的输出。然而,使用这样的方法,您还将拥有LLM上的另一层抽象(类似于我们前面讨论的LangChain)。如果需要,它将允许您轻松地从一个后端切换到另一个后端。LMQL可以使用不同的后端:OpenAI、HuggingFace Transformers或llama.cpp。