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本文详细介绍了如何利用langchain与chromadb的`persist_directory`参数来持久化向量嵌入数据库。通过在数据库创建时指定存储路径，可以有效地将向量数据及其索引保存到本地文件系统，从而避免在后续应用中重复进行耗时的嵌入计算。教程涵盖了数据库的创建与持久化，以及如何从已保存的…

本教程详细介绍了如何利用chromadb的`persist_directory`功能，有效地保存和加载向量嵌入数据库，从而避免重复计算。通过简单的代码示例，您将学会如何在创建chromadb实例时指定持久化目录，以及如何在后续操作中从该目录加载已保存的数据库，确保数据一致性和计算效率。这种方法是管理…

本文探讨了在不直接连接数据库的情况下，如何利用数据库schema文件生成sql语句的方法。我们将重点介绍通过提供详细的数据库概览信息给大型语言模型（llm），实现基于schema的sql查询生成，从而避免实际数据库连接，提升安全性和灵活性。内容涵盖了如何准备schema信息以及其在llm驱动的sql…

本文探讨了如何在不建立实时数据库连接的情况下，利用数据库模式信息驱动大型语言模型（llm）生成sql语句。我们将介绍通过手动提供模式文本、构建自定义工具等方法，绕过传统数据库链的限制，实现高效、安全的sql生成，并提供实践指导与注意事项。 引言：离线SQL模式的必要性 在利用大型语言模型（LLM）进…

本文探讨如何在不建立实际数据库连接的情况下，利用大型语言模型（LLM）从数据库模式文件生成SQL语句。文章将介绍通过提供详细的数据库概览（如DDL）给LLM进行SQL生成的方法，并讨论相关策略、实现考量及最佳实践，旨在实现安全、高效的SQL语句生成。 引言：无连接SQL生成的需求与挑战 在软件开发、…

本教程探讨了在不建立实际数据库连接的情况下，如何利用数据库Schema信息生成SQL语句。我们将深入研究通过直接向大型语言模型（LLM）提供Schema定义（如DDL语句）来绕过传统的SQLDatabaseChain，实现SQL语句的生成。文章将涵盖提示工程、定制化链的构建以及相关的最佳实践，旨在为…

本教程详细阐述如何在langserve中构建支持动态输入的rag（检索增强生成）应用。文章通过langchain的runnable接口，展示如何将用户查询和目标语言作为动态参数传递给检索器和llm提示模板，从而实现灵活、可配置的交互式ai服务。内容涵盖链式组件的构建、langserve路由配置及示例…

本文旨在提供一个在Pinecone向量数据库中，利用元数据高效实现基于用户ID的向量检索过滤的教程。我们将探讨如何将用户ID作为元数据存储，并将其集成到LangChain的`ConversationalRetrievalChain`中，以构建个性化的RAG（检索增强生成）应用，避免为每个用户创建单独…

本文详细介绍了如何在多租户rag应用中，利用pinecone向量数据库的元数据过滤功能，高效且安全地隔离不同用户的向量数据。通过在向量嵌入时附加用户id作为元数据，并在检索时应用精确过滤，可以避免创建昂贵的独立索引，实现资源共享和数据隔离的平衡，从而优化系统性能和成本。 在构建多用户或多租户的检索增…

本文旨在解决在使用 OpenAI Assistants API 时，如何正确调用异步函数的问题。通过一个实际案例，我们将探讨如何检测函数是否为异步协程，并使用 asyncio.iscoroutinefunction 和 await 关键字来确保异步函数能够被正确执行。同时，提供了一个 execute…