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LangChain-结合GLM+SQL+函数调用实现数据库查询(一)
提示模板指导 LLM 根据给定的表结构和用户问题生成 SQL 查询语句你是一个专业的SQL工程师,请根据以下表结构生成标准SQL查询语句:请最多返回 {top_k} 条记录。问题:{input}SQL查询:""")

LangChain-自定义Tool和Agent结合DeepSeek应用实例
以上,定义了一个my_search的搜索工具(具体没有实现,只是打印一句话) 和一个排序工具sort_num,同时使用了LangChain的内置工具 arxiv(该工具用于范文学术论文和文献)以上定义了一个计算字符串长度并求和的工具add_str_len。除了调用LangChain内置工具外,也可以自定义工具。
LangChain-结合魔塔社区modelscope的embeddings实现搜索
以下使用 智谱AI大模型 + modelscope + LangChain 实现搜索功能。3.然后使用modelscope的embeddings实例化向量数据库。2.定义documents,这里可以自己使用本地的文档内容。5.定义一个用户提示词模板,用于上下文中问题的回答。4.创建检索器,取向量返回的相似度最高的第一个值。6.构建一个chain,调用链invoke。首先要安装modelscope。
到底了







