以上我们就完成了Agent 节点的配置。 直接回复 下面的直接回复就很简单了,直接把上面Agent输出返回即可。 以上我们就完成了工作流流AI Agent 的搭建了。 3 .AI Agent制作 我们回到工作流 创建一个 AI agent 进入AI agent界面,这个地方配置就比较简单了。 系统提示词 我们这里输入 上面的SQL 语句脚本 接下来
数据可视化Agent-基于Text2SQL的数据分析方案 上篇中,我们探讨了企业应用中基于自然语言的交互式数据分析的业务驱动力和场景,这里主要探讨一下基于Text2SQL的技术方案,也可以理解为NL2SQL,即自然语言转SQL, SQL作为一种结构化查询语言,是数据库交互的一种标准化语言,几乎存在于所有以数据为中心的企业应用中。 基础实现...
本文是根据Text2SQL任务做的业务延伸,主要是在给某客户公司完成相关开发需求时遇到的具体业务问题进行的总结,并针对业务问题进行的优化。Agent版本对比V2.0等算法优化工作多了额外的数据可视化模块,属于商业交付的业务。算法层面的优化,可以参考作者前面的几篇文章。 这里的任务是国外的客户,数据采用的甲方提供的数据,英文...
Amazon Bedrock Agent 支持集成 Bedrock 内置的安全/可用性机制/RAG 等能力,便捷集成 AWS 各种服务,新增的 Multi-Agent 协作可以应对复杂工作流程编排需要。 Langgraph。特点:丰富灵活。Langchain 推出的 Agent 应用编排开发工具,提供了更细粒度和灵活的编排能力,允许开发者通过编程方式自定义和...
本文是根据Text2SQL任务做的业务延伸,主要是在给某客户公司完成相关开发需求时遇到的具体业务问题进行的总结,并针对业务问题进行的优化。Agent版本对比V2.0等算法优化工作多了额外的数据可视化模块,属于商业交付的业务。算法层面的优化,可以参考作者前面的几篇文章。
AI Agent在LLM的应用中扮演着至关重要的角色,它通过模拟人类或其他智能体的行为和决策过程,执行复杂的任务。在Text2SQL任务中,AI Agent能够有效地将用户的自然语言查询转换为精确的SQL语句,从而提高数据库查询的效率和准确性。AI Agent的工作流程通常包括以下几个步骤:环境感知:Agent能够感知当前的环境状态,包括用户输...
智能Agent 技术的出现正在根本性地改变这一局面。作为一种能够理解用户意图、自主执行复杂任务的 AI 系统,Agent 特别适合担任业务人员与数据之间的”翻译官”角色。在数据分析领域,text2SQL Agent 能够: 消除技术壁垒:业务用户只需用自然语言表达分析需求,无需了解 SQL 语法或数据库结构 实现上下文理解:Agent 能够理解...
⚠️ Agent任务 它在RAG、查询规划、Text2SQL和编程方面表现出色,但在路由和Agent任务方面存在挑战 Agent任务 配置简单Calculator tools进行评测 fromllama_index.core.toolsimportFunctionToolfromllama_index.core.agentimportReActAgent defmultiply(a: int, b: int)-> int:"""Multiple two integers and returns...
实操第2步骤:使用 agent_executor 实现Text2SQL 我们将使用OpenAI聊天模型和"openai-tools"agent,该 agent 将使用OpenAI的 function-calling API来驱动agent 的工具选择和调用。 代码如下: agent_executor= create_sql_agent(llm, db=db, agent_type="openai-tools", verbose=True) ...