Building an Agent to Query a SQL Database and Analyze Data

LangChain
16 May 202426:20

Summary

TLDR在这段视频中,Bor 来自 LinkChain 演示了如何使用 Lang Graph 和 Azure 容器应用程序动态会话构建数据分析代理。这个代理能够查询 SQL 数据库,并编写和运行 Python 代码来分析检索到的数据。视频展示了通过 Azure 的可靠代码解释器服务实现这一功能的具体步骤,包括安装依赖项、设置凭据和定义代理架构。最终,代理可以生成图表并分析延迟与输入、输出令牌之间的关系,展示了其强大的数据处理和分析能力。

Takeaways

  • 🌟 介绍了如何使用LangChain和Azure容器应用动态会话构建数据分析代理。
  • 🔍 数据分析代理能够查询SQL数据库,并运行Python代码来分析检索到的数据。
  • 💡 Azure容器应用动态会话是一个关键特性,它是一个由Azure提供的可靠且安全的代码解释器服务。
  • 🛠️ 展示了如何将LangChain代理与数据库连接,特别是与LangSmith痕迹数据库的连接。
  • 📈 代理可以生成图表,比如按模型显示平均延迟的图表。
  • 🔗 介绍了构建代理所需的工具和架构,包括模型调用、SQL查询执行和Python代码执行。
  • 📚 强调了在将模型连接到SQL数据库时,限制连接权限的重要性。
  • 🔑 演示了如何设置Azure OpenAI、Dynamic Sessions和SQL数据库的凭证。
  • 📝 描述了LangChain代理的状态节点、边缘以及如何定义它们。
  • 🔍 展示了如何通过模型调用API生成SQL查询和Python代码,并执行它们。
  • 🖼️ 代理能够返回丰富的结果,如图像,展示了如何将结果与模型生成的代码集成。

Q & A

  • 什么是Lang chain?

    -Lang chain 是一个用于构建和部署语言模型的工具链,它允许开发者利用语言模型的能力来创建各种应用。

  • Azure container apps Dynamic sessions 是什么?

    -Azure container apps Dynamic sessions 是 Azure 提供的一个服务,它允许开发者安全、可靠地执行代码,并且可以与 Lang chain 集成,使得语言模型能够调用外部工具。

  • 为什么需要将Lang chain 与 Azure container apps Dynamic sessions 集成?

    -Lang chain 在执行复杂的计算任务时可能不是最优选择,而 Azure container apps Dynamic sessions 提供了一个快速且安全的代码执行环境,两者集成可以解锁更多用例。

  • lsmith 是什么?

    -lsmith 是一个用于观察和评估框架,它可以追踪语言模型应用的性能,包括延迟、令牌计数、输入输出等信息。

  • 如何将Lang chain 代理连接到数据库?

    -通过设置 Azure openAI、Azure Postgres 和 Azure container apps Dynamic sessions 的凭证,并将这些服务与 Lang chain 代理集成。

  • 为什么需要限制模型生成的SQL查询的执行权限?

    -执行模型生成的SQL查询存在风险,因此需要将连接权限限制在尽可能窄的范围内,以确保应用的安全性。

  • Lang graph agent 的核心元素是什么?

    -Lang graph agent 的核心元素包括状态节点(State nodes)和边(Edges),状态节点定义了代理的功能,而边定义了代理从一个节点到下一个节点的流程。

  • 如何定义Lang graph agent 的节点?

    -定义Lang graph agent 的节点需要指定节点的功能,例如调用模型、执行SQL查询和执行Python代码等,并确保节点的输入和输出正确地更新状态。

  • 模型调用API(Tool calling APIs)是如何工作的?

    -模型调用API 允许在调用模型时传递工具模式(tool schemas),模型会根据这些模式生成工具的输入,但实际的工具调用需要应用来执行。

  • 如何确保Lang chain 代理能够生成合理的SQL查询?

    -需要在系统提示中包含数据库的表结构和示例行信息,这样模型就能理解它将要访问的SQL数据库中的表类型,并生成合理的SQL查询。

  • Lang chain 代理如何执行Python代码?

    -Lang chain 代理通过找到最新的AI消息中的Python shell工具调用,然后使用代码解释器执行模型生成的代码,并处理返回的结果。

  • 如何将SQL查询结果上传到代码解释器?

    -通过使用动态会话代码解释器的上传文件功能,将SQL查询生成的Pandas数据框作为CSV文件上传到代码解释器。

  • Lang chain 代理返回的结果包括哪些类型?

    -Lang chain 代理返回的结果可能包括标准输出、错误输出和代码执行的结果,这些结果可以是文本,也可以是图像或其他丰富的输出类型。

  • 如何通过Lang chain 代理进行数据分析?

    -通过构建Lang chain 代理,使其能够执行SQL查询并上传结果到代码解释器,然后编写代码分析CSV文件,并返回丰富的结果,如图表和统计分析。

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