2)、PARSE 作用:对动态游标所提供的sql语句进行解析编译。 语法:DBMS_SQL.parse(c in integer,statement in varchar2,language_flag in integer) 其中,参数C表示游标(可以设为C=DBMS_SQL.open_cursor),statement为sql语句,language_flag为解析sql语句所用oracle版本,一般有V6,V7跟native(在不明白所连database版本...
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...
db = SQLDatabase.from_uri(f"mysql+pymysql://{db_user}:{db_password}@{db_host}/{db_name}") # 设置 LLM、工具包和代理执行器: codefrom langchain.chat_models import ChatOpenAI llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo") toolkit = SQLDatabaseToolkit(db=db) agent_executor = create_...
SQLDatabaseToolkit is not currently working. Se errors attached. This is the code that creates the errors: llm = AzureChatOpenAI(deployment_name="gpt-4",temperature=0, max_tokens=500) db = SQLDatabase.from_uri(db_url) toolkit = SQLDataba...
I am sure that this is a bug in LangChain rather than my code. The bug is not resolved by updating to the latest stable version of LangChain (or the specific integration package). Example Code from langchain_community.agent_toolkits.sql.toolkit import SQLDatabaseToolkit from langchain_commun...
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....
在LangChain 中,实现 NL2SQL 功能的关键模块是 SQLDatabaseToolkit 和create_sql_agent。SQLDatabaseToolkit 包含了一系列用于执行 SQL 查询、检查查询语法、检索表格描述等工具。而 create_sql_agent 则用于创建一个 SQL 代理,该代理可以根据用户的自然语言输入生成 SQL 查询并执行。 3. 准备用于训练和测试NL2SQL模...
为了初始化智能体,我们将使用SQLDatabaseToolkit创建一组工具: 创建和执行查询 检查查询语法 检索表描述 … 等等 defcreate_tools(llm_model_name):"""创建工具"""llm=ChatOllama(model=llm_model_name,temperature=0,verbose=True)toolkit=SQLDatabaseToolkit(db=db,llm=llm)tools=toolkit.get_tools()print(tools...
4、利用代理改进文本转SQL效果：使用SQLDatabaseToolkit中的工具如sql_db_list_tables和sql_db_query，结合提示构建查询。5、利用工具和检索器改进文本转SQL效果：收集与特定问题相关的动态示例，使用向量数据库和自定义检索器工具检索语义相似的示例，为问答对创建检索器并附加到函数。总结：langchain结合LLM...
The next section utilizes theLangChain SQL Database Toolkitto create a LangChain SQL agent that uses OpenAI as the LLM and the database connection. Copy toolkit=SQLDatabaseToolkit(db=db,llm=OpenAI(temperature=0))agent_executor=create_sql_agent(llm=OpenAI(temperature=0),toolkit=toolkit,verbose=...