对于 LLM(大语言模型)，流式传输已成为一种越来越受欢迎的功能。其理念是在 LLM 生成令牌时就快速返回，而不是等待创建完整响应后再返回全部内容。 对于简单的场景，流式传输实际上非常容易实现，但当涉及到智能体之类的应用时，它会变得复杂，这些智能体有自己的运行逻辑，可能会阻止我们尝试进行流式传输。 本文将探讨 langchain 的流式输出，后面将实现智能体最终结果的流式输出。 本次演练将全部使用 qwen2.5:7b 开源大模型。 ...
本文将将扩展上一篇文章完成的 langgraph 链，继续使用基于 langgraph 链 ，对结构化数据库 SQlite 进行查询的方法。该系统建立以后，我们不需要掌握专业的 SQL 技能，可以用自然语言询问有关数据库中数据的问题并返回答案。主要完善一下两点内容： 自动记录消息历史 增加人工审核环节，防止 LLM(大语言模型) 运行危险的SQL语句 我们先看看完成的 langgraph 链的模样，主要有两步：创建SQL查询语句->执行SQL查询语句，在执行SQL查询前中断进行人工审核，上一篇文章的 链 没有人工审核： 本次实现的链 上一篇文章实现的链 使用 qwen2.5 、 llama3.1 做实验。 请注意: 构建 SQL 数据库的问答系统需要执行模型生成的 SQL 查询。这样做存在风险，请确保您的数据库连接权限始终尽可能小，这将减轻（但不能消除）构建模型驱动系统的风险。 ...
本文将演练使用基于 langgraph 链 ，对结构化数据库 SQlite 进行查询的方法。该系统建立以后，我们不需要掌握专业的 SQL 技能，可以用自然语言询问有关数据库中数据的问题并返回答案。 使 大语言模型(LLM) 查询结构化数据与非结构化文本数据有所不同。查询非结构化数据时，通常需要将待查询的文本嵌入到向量数据库中；而查询结构化数据的方法则是让 LLM 编写和执行 DSL（例如 SQL）进行查询。 在 用langchain实现基于SQL数据构建问答系统(1) 中，我们已经用 langchain 的 create_sql_query_chain 实现了类似功能，在本文结束后，我们将能看到它们之间的区别。 我们先看看完成的 langgraph 链的模样，情况一目了然，主要有两步：创建SQL查询语句->执行SQL查询语句： 使用 qwen2.5 、 deepseek 以及 llama3.1 做实验。 请注意: 构建 SQL 数据库的问答系统需要执行模型生成的 SQL 查询。这样做存在风险，请确保您的数据库连接权限始终尽可能小，这将减轻（但不能消除）构建模型驱动系统的风险。 ...
本文将实现这样一个 智能体(Agent) ： 可以使用自然语言对 SQLite 数据库进行查询。即：用户用自然语言提出问题，智能体也用自然语言根据数据库的查询结果回答问题。 增加一个自动对查询中的专有名词进行纠错的工具，这将明显提升查询的准确性。 本次将使用 qwen2.5 、 llama3.1 做实验。 ...
本文将用 智能体(Agent) 实现对 SQLite 数据库的查询：用户用自然语言提出问题，智能体也用自然语言根据数据库的查询结果回答问题。 本次将分别在英文、中文环境下，使用 qwen2.5 、 MFDoom/deepseek-r1-tool-calling:7b 以及 llama3.1 做实验。 ...