基于LLM的SQL应用程序开发实战(二)

基于LLM的SQL应用程序开发实战(二)
16.2 使用LangChain SQL代理
回到案例应用本身,我们使用“Run All”的方式重新运行一下,让大家看见更多内部的内容,如图16-5所示,因为在VSCode代码编辑器中,可以看见Jupyter关于当前应用的变量(variable)。
在这里插入图片描述

图16- 5 查询Jupyter Variable
这些实例化变量,对于理解程序的实际运行方式,是非常有帮助的。大家可以看一下,我们使用了ZeroShotAgent 等变量,这些变量结合了当前应用程序,以及框架本身的运行过程,向我们反馈内容信息。我们也讲解了AgentExecutor,这是真正执行操作的地方。通过AgentExecutor,我们可以调用工具,并获得工具具体的返回内容。
Gavin大咖微信:NLP_Matrix_Space
如图16-6所示,是AutoGPT运行示意图,从整个进程的角度,我们会有三大核心,一个是语言模型,一个是工具,另外一个是代理,对工具、语言模型以及上下文进行管理。
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图16- 6 AutoGPT运行示意图
随着提示词设计的不同,可能会涉及很多中间步骤。这些中间步骤中,每一步都会与我们的大模型或者工具进行交互。在正常情况下,无论与谁进行交互

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转载自blog.csdn.net/duan_zhihua/article/details/132103830
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