16｜连接数据库：通过链和代理查询鲜花信息

作者回复: 这个问题同学问了两次。可惜我也不是数据库方面的专家。我试着问LLM，给出的回答如下： 1. 使用多数据库查询工具。一些ORM框架如SQLAlchemy支持跨数据库查询。或者可以使用像Ditto这样的多数据库查询工具。 2. 将不同数据库的数据同步到一个数据库,然后在一个数据库中进行查询。可以使用工具实现数据库之间的数据同步。 3. 使用消息队列进行异步查询。将查询任务发布到消息队列,不同数据库各自监听并查询,最后聚合结果。 4. 查询服务化。将每个数据库封装为查询服务,在应用中调用这些服务然后聚合结果。 因为没有相关经验，我并不知道上面的答案有多大帮助。希望有经验的同学帮助回答一下。

作者回复: 对，可以跑一下复杂场景试试。

作者回复: 原理和步骤是完全一样的呀。如何处理单表，就一样的去问LLM在多表中查询就好了。注意，这个功能目前只是实验性质的，不能真正的取代SQL语句。

作者回复: 同学说的对哈，这个功能只是LangChain的实验性功能的一部分。说白了，是探索性的，不是部署到生产系统的功能。 LangChain在GitHub上已经做了说明了（如下）。当然了，LangChain作为一个LLM框架，什么功能都想支持，也从风险投资公司红杉资本那里筹集了超过 2000 万美元的资金，估值至少为 2 亿美元。LangChain的野心还是很大的，不够功能做的好不好，也要先有这个功能。包括RAG，也有竞争者的。我们作为开发人员，特定的功能可以随意选择更好的框架。 🚨 2023 年 7 月 28 日对选择链 (SQLDatabase) 进行的重大更改为了变得langchain更精简、更安全，我们正在将一些链转移到langchain_experimental. 此迁移已经开始，但我们将保持向后兼容直到 7 月 28 日。在那一天，我们将从 中删除功能langchain。请在此处阅读有关动机和进展的更多信息。在此处阅读如何迁移您的代码。 🚨Breaking Changes for select chains (SQLDatabase) on 7/28/23 In an effort to make langchain leaner and safer, we are moving select chains to langchain_experimental. This migration has already started, but we are remaining backwards compatible until 7/28. On that date, we will remove functionality from langchain. Read more about the motivation and the progress here. Read how to migrate your code here.

作者回复: 我非专家，随便写写，抛砖引玉： （下面内容含有GPT辅助生成） 1. 数据准备与索引建立： 首先，确保你有一个结构化的数据集，它可以是文本、图像或其他形式的数据。使用Elasticsearch建立数据索引。这涉及到定义数据的映射（mapping）和索引（indexing）过程。 2. 集成LangChain与ES： LangChain可以将语言模型的输出作为ES查询的输入。在LangChain中，配置ES的连接和相关的查询设置。 ----- 这里可能需要进一步看LangChain的文档 3. 定义搜索、推荐和排序逻辑： 搜索：定义如何将用户的查询转换为ES可理解的格式。这可能涉及到使用语言模型来解析查询的意图和上下文。 推荐：基于指定的关键词，使用语言模型来生成与这些关键词相关的查询，然后将这些查询发送到ES。 排序：定义一个排序逻辑，可能基于搜索结果的相关性、日期、用户偏好等因素。 4. 集成语言模型进行增强处理： 使用LangChain调用大型语言模型来增强搜索和推荐的效果。这可能包括理解复杂的查询、生成更精确的关键词等。 上述步骤具体是否合适，我们可以进一步讨论。

作者回复: 嗯嗯，很好的问题。这些内容可以通过Prompt来输入给LLM。另一个思路是把大量的信息用向量的形式存储在Vector Store里面，需要的时候摘出来。

作者回复: 这就根据业务场景需要来设计你的Pipeline，同学给个需求看看？

作者回复: LangChain给出的日志里面应该是把每一个LLM生成的SQL语句都输出了的。

作者回复: 同学好。多轮对话的实现主要是依靠总结和记忆机制， 我们的最后一个实战会给出多轮对话的示例和部署。当然你也可以用本地缓存先前对话的方式设计出更复杂的Chatbot系统。我们这里没有过多深入研究这个部分。