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
langchain的SQLDatabaseToolkit文档 1、SQL*Loader介绍 1)SQL*Loader是一个从外部文件指加载数据到Oracle数据库的工具。语法类似于DB2的Load语法,但SQL*Loader支持各种load格式、选择性load和多表load。 2)SQL*Loader从文本文件导数据到数据库中。功能包括: 从定界文件装数据 从固定长度的文本文件装数据 从二进制文...
langchain SQLDatabaseToolkit本地模型 dbms_sql.open_cursor,1、概述1)在整个程序的设计过程中,对游标的操作切不可有省略的部分,一旦省略其中某一步骤,则会程序编译过程既告失败,如在程序结尾处未对改游标进行关闭操作,则在再次调用过程时会出现错误.2)dbms_sql除了可以做
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...
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基于本地大模型的SqlAgent可以通过以下方式查询数据库：Agent模式简介：LangChain的SqlAgent模式允许自由组合工具，生成并执行SQL查询，并通过toolkit返回结果。在这种模式下，可以使用llama.cpp替代原ChatGLM.cpp，以解决默认prompt下的推理问题。配置SqlAgent：需要对prompt进行相应修改，以适应SqlAgent...
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...
在execute chain中，流程简化为：用户提问 -> 生成并执行SQL -> 返回结果。性能在处理大量表时优于query chain，且提供自动纠正错误、返回步骤信息和限制查询结果等功能。Agent模式则允许自由组合工具，生成并执行SQL，通过toolkit返回结果。这里使用了 llama.cpp 替代原ChatGLM.cpp，以解决默认prompt下推理...
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...
langchain.utilities import SQLDatabase from langchain.chat_models import ChatOpenAI db = SQLDatabase.from_uri("sqlite:///Chinook.db") llm = ChatOpenAI(model_name='gpt-4',temperature=0) toolkit = SQLDatabaseToolkit(db=db, llm=llm) custom_suffix = """ I should first get the similar ...