LangChain的方式进行数据库查询，通过编写SQL对DB进行读取，并返回运行的结果，我们需要下载一个LangChain官方提供的本地小数据库，同时需要编写一段Chain来达到我们的目的。

仅需要一行代码，统计当前API的调用花费情况，包含Tokens和Cost计算，我们将通过：`get_openai_callback` 函数，`LangChain` 已经帮我们封装好了。此时我们通过该回调函数，变可以完成对消费的计算和统计。

【代码】LangChain-09 Query SQL DB With RUN GPT 查询数据库 并 执行SQL 返回结果。结合 上一节，根据我们的需求，生成SQL后，执行返回结果。

大模型ReAct（Reasoning and Acting）是一种新兴的技术框架，旨在通过逻辑推理和行动序列的构建，使大型语言模型（LLM）能够达成特定的目标。这一框架的核心思想是赋予机器模型类似人类的推理和行动能力，从而在各种任务和环境中实现更高效、更智能的决策和操作。

DWS 层通常被称为数据仓库服务层或明细层，它是数据仓库架构中的中间层，负责将原始数据经过清洗、转换后进行存储，并提供给下游的数据应用层或分析层使用。ADS 层是面向应用的数据服务层，主要聚焦于业务的直接需求和决策支持，提供高性能和高响应的数据查询能力，通常是直接为应用或决策系统提供服务。DWS 层是数据仓库的核心层，面向数据的分析与存储，提供底层的支持。ADS 层是面向业务的服务层，提供直接可用

DWS 层通常被称为数据仓库服务层或明细层，它是数据仓库架构中的中间层，负责将原始数据经过清洗、转换后进行存储，并提供给下游的数据应用层或分析层使用。ADS 层是面向应用的数据服务层，主要聚焦于业务的直接需求和决策支持，提供高性能和高响应的数据查询能力，通常是直接为应用或决策系统提供服务。DWS 层是数据仓库的核心层，面向数据的分析与存储，提供底层的支持。ADS 层是面向业务的服务层，提供直接可用

ODS是一种面向操作层的数据存储，专注于支持企业的日常运营。它通常整合了来自不同数据源（如ERP、CRM、销售系统等）的数据，通过清洗、转换后存储，以便快速查询和使用。ODS不以历史数据分析为主要目的，而是以操作和事务处理为核心。

可以将问答的内容缓存起来，如果是相同的问题，那么将会直接把答案返回去，可以节约费用和计算。通过InMemoryCache和SQLiteCache将答案进行缓存，在调用的过程中，相似的问题会直接返回答案，通过两次连续调用，我们可以发现第一次是速度较慢，第二次返回速度非常快，同时后台中也只有一次API消费，而第二次是直接返回结果的。

UDF 是用户定义的函数，用于扩展大数据处理系统的功能。通过 UDF，用户可以实现特定的业务逻辑，用于数据的转换或计算。SerDe 是序列化与反序列化的缩写，用于定义数据的读写方式。在大数据框架中，数据通常以结构化或非结构化形式存储，SerDe 用于将这些数据转化为系统可以理解的格式，或从系统中导出成所需格式。

在 Apache Flume 中，拦截器（Interceptor）是数据流管道的一个关键组件，它允许在事件（Event）进入 Flume Channel 之前对其进行修改或过滤。通过自定义拦截器，你可以实现特定的业务逻辑，如数据过滤、字段添加或修改、格式转换等。自定义拦截器 是指用户根据需求自行编写 Java 代码来扩展 Flume 的功能，而不是使用默认的拦截器。使用 taildir sourc