llm langchain sql demo

NLQ на Amazon RDS с использованием Amazon SageMaker, LangChain и LLM

Исходный код для предстоящей публикации в блоге «Генераторный искусственный интеллект для аналитики: выполнение запросов на естественном языке в Amazon RDS с использованием SageMaker, LangChain и LLM». Научитесь использовать цепочку баз данных SQL LangChain и агент с большими языковыми моделями для выполнения запросов на естественном языке (NLQ) Amazon RDS для PostgreSQL.

Среда Amazon SageMaker

Ядро: Базовый Python 3.0 (Python 3)

Тип инстанса: ml.m5.medium

Использование дотенв

Ваши файлы .env должны выглядеть следующим образом:

 # add required values, then rename this file to .env
# mv env.txt .env

# API Keys
OPENAI_API_KEY =<your_value_here>
ANTHROPIC_API_KEY =<your_value_here>

# Demo 1: Amazon RDS Connection 
RDS_ENDPOINT =<your_value_here>
RDS_PORT =<your_value_here>
RDS_USERNAME =<your_value_here>
RDS_PASSWORD =<your_value_here>
RDS_DB_NAME =<your_value_here>

# Demo 2: Amazon Redshift Connection 
REDSHIFT_HOST =<your_value_here>
REDSHIFT_PORT =<your_value_here>
REDSHIFT_USERNAME =<your_value_here>
REDSHIFT_PASSWORD =<your_value_here>
REDSHIFT_DATABASE =<your_value_here>

Проверка соединения RDS с помощью SageMaker Notebook

 # Amazon SageMaker terminal
yum install bind-utils -y

# Get your SageMaker Notebook environment IP
dig +short txt ch whoami.cloudflare @1.0.0.1

# Curl RDS database instance to check connectivity
curl -v ****** . ****** .us-east-1.rds.amazonaws.com:5432

Форматирование блокнота

jupyter-black использовался для форматирования блокнотов и приложения Steamlit.

pip install black " black[jupyter] "

black * .ipynb
black * .py

---

Содержимое этого репозитория представляет мою точку зрения, а не точку зрения моих прошлых или нынешних работодателей, включая Amazon Web Services (AWS). Все сторонние библиотеки, модули, плагины и SDK являются собственностью их владельцев.