sql-research-assistant

这个包对SQL数据库进行研究

用法

这个包依赖于多个模型，这些模型有以下依赖关系：

OpenAI: 设置OPENAI_API_KEY环境变量
Ollama: 安装和运行Ollama
llama2 (在Ollama上): ollama pull llama2 (否则你将从Ollama得到404错误)

要使用这个包，你首先应该安装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包，你可以执行以下操作:

langchain app new my-app --package sql-research-assistant

如果你想将其添加到现有项目中，你只需运行:

langchain app add sql-research-assistant

并将以下代码添加到你的server.py文件中:

from sql_research_assistant import chain as sql_research_assistant_chain

add_routes(app, sql_research_assistant_chain, path="/sql-research-assistant")

(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，你可以在这里注册。如果你没有访问权限，你可以跳过这一部分

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"

如果你在这个目录下，你可以直接启动一个LangServe实例:

langchain serve

这将启动一个FastAPI应用程序，服务器在本地运行，地址为 http://localhost:8000

我们可以在http://127.0.0.1:8000/docs上看到所有模板我们可以在http://127.0.0.1:8000/sql-research-assistant/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-research-assistant")

sql-research-assistant

用法​

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