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这个笔记本介绍了如何使用LangChain的SQLDatabase包装器连接到Databricks运行时和Databricks SQL。
内容分为三个部分:安装和设置、连接到Databricks以及示例。
!pip install databricks-sql-connector # 安装Databricks SQL连接器
您可以使用SQLDatabase.from_databricks()
方法连接到Databricks运行时和Databricks SQL。
SQLDatabase.from_databricks(
catalog: str,
schema: str,
host: Optional[str] = None,
api_token: Optional[str] = None,
warehouse_id: Optional[str] = None,
cluster_id: Optional[str] = None,
engine_args: Optional[dict] = None,
**kwargs: Any)
catalog
: Databricks数据库中的目录名称。schema
: 目录中的架构名称。from langchain_community.utilities import SQLDatabase
db = SQLDatabase.from_databricks(catalog="samples", schema="nyctaxi") # 连接到Databricks,目录为"samples",架构为"nyctaxi"
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(temperature=0, model_name="gpt-4") # 创建一个OpenAI Chat LLM包装器,温度设置为0,模型名称为"gpt-4"
这个示例演示了如何使用SQL链在Databricks数据库上回答一个问题。
from langchain_community.utilities import SQLDatabaseChain
db_chain = SQLDatabaseChain.from_llm(llm, db, verbose=True) # 创建SQL链,使用上面创建的LLM和数据库连接
db_chain.run(
"What is the average duration of taxi rides that start between midnight and 6am?" # 运行SQL链,查询午夜到早上6点之间开始的出租车行程的平均持续时间
)
这个示例演示了如何使用SQL数据库代理在Databricks数据库上回答问题。
from langchain.agents import create_sql_agent
from langchain_community.agent_toolkits import SQLDatabaseToolkit
toolkit = SQLDatabaseToolkit(db=db, llm=llm) # 创建SQL数据库工具包,传入数据库连接和LLM
agent = create_sql_agent(llm=llm, toolkit=toolkit, verbose=True) # 创建SQL代理,传入LLM和工具包
agent.run("What is the longest trip distance and how long did it take?") # 运行代理,查询最长的行程距离以及所需时间
本文详细介绍了如何通过LangChain的SQLDatabase包装器连接到Databricks SQL数据库,并执行查询操作。首先,介绍了安装Databricks SQL连接器的步骤,然后展示了如何建立连接,包括必需和可选参数的说明。接着,通过几个示例代码块,演示了如何创建OpenAI Chat LLM包装器,如何使用SQL链和SQL数据库代理来查询Databricks数据库中的数据。这些示例为使用LangChain与Databricks SQL进行交互提供了清晰的指导。
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