Skip to main content

sql-ollama

这个模板使用户能够使用自然语言与SQL数据库进行交互。

它使用Zephyr-7b通过Ollama在Mac笔记本上本地运行推理。

环境设置​

在使用此模板之前，您需要设置Ollama和SQL数据库。

  1. 按照这里的说明下载Ollama。

  2. 下载您感兴趣的LLM：

    • 此软件包使用zephyr：ollama pull zephyr
    • 您可以从这里选择多个LLM

  3. 此软件包包含一个2023年NBA名单的示例数据库。您可以在这里查看构建此数据库的说明。

使用方法​

要使用此软件包，您首先需要安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

要创建一个新的LangChain项目并将其安装为唯一的软件包，可以执行以下操作：

langchain app new my-app --package sql-ollama

如果要将其添加到现有项目中，只需运行：

langchain app add sql-ollama

并将以下代码添加到您的server.py文件中：

from sql_ollama import chain as sql_ollama_chain

add_routes(app, sql_ollama_chain, path="/sql-ollama")

（可选）现在让我们配置LangSmith。 LangSmith将帮助我们跟踪、监视和调试LangChain应用程序。 LangSmith目前处于私有测试版，您可以在这里注册。 如果您没有访问权限，可以跳过此部分

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 如果未指定，默认为"default"

如果您在此目录中，则可以直接启动LangServe实例：

langchain serve

这将在本地启动一个运行在http://localhost:8000的FastAPI应用程序服务器

我们可以在http://127.0.0.1:8000/docs上查看所有模板 我们可以在http://127.0.0.1:8000/sql-ollama/playground上访问playground

我们可以通过以下代码访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/sql-ollama")