这篇文章我们介绍一个使用LangChain实现SQLagent的方法，LangChain直接内置了自己的SQLagent实现-—SQLDatabaseChain。这个方法使用 SQL Alchemy 与数据库交互。感兴趣的可以考虑一下这两个方案是否可以融合，这样保证SQL的准确性从而提升最终结果的准确率。下面将介绍今天主要内容的实现步骤：实现步骤首先，我们得有一个数据库。这里我们用的是ClickH

Sam Altman，OpenAI的杰出创始人之一，曾深刻预言：“我们正身处一场前所未有的AI变革之中。”自今年2月Sora惊艳问世以来，大模型技术的发布浪潮席卷而来，热点纷呈，从长文本处理到知识库构建，从MOE优化到多模态融合，再到端到端解决方案，无一不彰显着技术的飞速进步。，获取专题报告合集全文，解锁145份医疗AI相关行业研究报告。

在大模型时代洪流中，架构设计师就像时代舵手，不仅精通传统架构设计精髓，更要拥抱数据洪流与AI智能的浪潮。他们需具备前瞻视野，深入理解大模型技术如何重塑业务逻辑与系统架构，灵活运用云计算、微服务、自动化运维等现代技术栈，构建高可用、可扩展、智能化的系统架构。今天，小编为架构设计师们推荐8本架构领域不容错过的好书，以应对新的时代需求。《企业应用架构模式》（典藏版）作者：马丁·福勒（Martin Fow

相信一直关注AI领域的同学都听说过这个工具-LangChain，这是一个融合了语言模型与多样化工具、数据及应用程序的新兴技术框架。LangChain的核心价值在于它多维度地重塑了人工智能与人类社会的互动界面，通过将大型语言模型与广泛资源的无缝对接，同时，LangChain整合知识图谱、数据库等多元信息源，为复杂决策过程提供了详实而深入的数据支撑。

大麦网，是中国综合类现场娱乐票务营销平台，业务覆盖演唱会、 话剧、音乐剧、体育赛事等领域。但是因为票数有限，还有黄牛们不能丢了饭碗，所以导致了，很多人都抢不到票。在热门演出和活动的门票抢购大战中，许多粉丝和观众都面临着巨大的挑战。为了解决这个问题，我们精心研发了一款大麦网抢票工具，帮助您轻松应对抢票难题，实现快速、高效的购票体验。这款大麦网抢票工具具有多项强大功能。首先，它能够实时监控票务系统的票

我们需要根据实际的业务场景来设置不同的回应策略，例如当Top K 匹配不到时，可以直接返回特殊的语言标记，比如”知识库找不到问题相关的信息“，或者直接让LLM使用通用知识作答；又比如产品应用需要提供多轮对话，即拥有上下文联想功能时，我们还需要将历史会话记录整理后一起拼接到提示词中。

在开始之前，我还是打算再次简要的介绍一下 RAG。在 Meta 的官方 Blog 上有这样一段话：这段话主要讲述了一个新的模型架构，也就是RAG (检索增强生成)的重要性和优势。可以概括为以下几点：1. 构建一个能够进行研究和上下文分析的模型虽然更具挑战性，但对未来的技术进步非常关键；2. 通过在知识密集的下游任务上微调，RAG 可以实现最先进的结果，比现有的最大的预训练序列到序列语言模型还要好；

在现代计算系统中，模块化正成为一种趋势。能够增强系统的可扩展性和可维护性，并通过流程控制实现高效的任务执行。模块化 RAG 架构分为三个层级：• 顶层聚焦于 RAG 的关键阶段，其中每个阶段都视作一个独立的模块。该层级不仅继承了高级 RAG 范式的主要流程，还引入了一个编排模块来调控 RAG 流程的协同。• 中间层由每个模块内的子模块组成，进一步细化和优化功能。• 底层由基本操作单元——操作符构成

把大模型想象为一位尽职的图书馆管理员，当你每次有疑问的时候，他就会根据你的口述需求，在浩瀚的文本中尽可能的找到最符合你需求的书籍。而一旦图书馆并没有相关藏书，或内容已过时，我们的这位尽职管理员可不会承认自己的无能，一顿输出猛如虎，结果一看全错。RAG 是一层额外的“知识外挂”。好比给这位管理员额外增补了相关领域的知识，这样它回答出的问题会变得更加精准。这样你就可以放心的让这位管理员，精准解答其他客

RAG即检索增强生成，为 LLM 提供了从某些数据源检索到的信息，并基于此修正生成的答案。RAG 基本上是 Search + LLM 提示，可以通过大模型回答查询，并将搜索算法所找到的信息作为大模型的上下文。查询和检索到的上下文都会被注入到发送到 LLM 的提示语中。嵌入式搜索引擎可以通过 Faiss 来实现，向量搜索领域成为了RAG的一个助力。像pinecone 这样的向量数据库可以构建开源搜索