Cree e implemente una aplicación de chat para una interacción compleja de bases de datos con agentes de LangChain.
En este artículo veremos cómo podemos usar modelos de lenguaje grandes (LLM) para interactuar con una base de datos compleja usando Langchain agentes y herramientas, y luego implementar la aplicación de chat usando Streamlit.
Este artículo es la segunda y última parte de un proyecto de dos fases que explota RappelConso Datos API, un servicio público francés que comparte información sobre retiradas de productos en Francia.
En el primero En este artículo, configuramos una canalización que consulta los datos de la API y los almacena en una base de datos PostgreSQL utilizando varias herramientas de ingeniería de datos. En este artículo, desarrollaremos una aplicación de chat basada en modelos de lenguaje que nos permita interactuar con la base de datos.
Tabla de contenido
· Descripción general
· Configuración
· Agente SQL
· Kit de herramientas de base de datos SQL
· herramientas adicionales
· Implementación de funciones de memoria
· Creando la aplicación con Streamlit
· Observaciones y mejoras
· Conclusión
· Referencias
En este proyecto, vamos a crear un chatbot que puede comunicarse con la base de datos de RappelConso a través del Langchain estructura. Este chatbot podrá comprender el lenguaje natural y utilizarlo para crear y ejecutar consultas SQL. Mejoraremos la capacidad del chatbot para realizar consultas SQL brindándole herramientas adicionales. También tendrá una función de memoria para recordar interacciones pasadas con los usuarios. Para hacerlo fácil de usar, usaremos Streamlit para convertirlo en una aplicación web basada en chat.
Puedes ver una demostración de la aplicación final aquí: