LlamaIndex 使用 RouterOutputAgentWorkflow

最新推荐文章于 2025-06-17 09:56:38 发布

原创

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#llamaIndex #LLM #agent

LlamaIndex 中提供了一个 RouterOutputAgentWorkflow 功能，可以集成多个 QueryTool，根据用户的输入判断使用那个 QueryEngine，在做查询的时候，可以从不同的数据源进行查询，例如确定的数据从数据库查询，如果是语义查询可以从向量数据库进行查询。本文将实现两个搜索引擎，根据不同 Query 使用不同 QueryEngine。

安装 MySQL 依赖

pip install mysql-connector-python

搜索引擎

定义搜索引擎，初始两个数据源

使用 MySQL 作为数据库的数据源
使用 VectorIndex 作为语义搜索数据源

from pathlib import Path
from llama_index.core.tools import QueryEngineTool
from llama_index.core import VectorStoreIndex
import llm
from llama_index.core import SimpleDirectoryReader
from llama_index.core.node_parser import SentenceSplitter
from llama_index.core.query_engine import NLSQLTableQueryEngine
from llama_index.core import Settings
from llama_index.core import SQLDatabase

from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, Column, String, Integer, select
Settings.llm = llm.get_ollama("mistral-nemo")
Settings.embed_model = llm.get_ollama_embbeding()

engine = create_engine(
    'mysql+mysqlconnector://root:123456@localhost:13306/db_llama', 
    echo=True  
)

def init_db():
    # 初始化数据库
    metadata_obj = MetaData()

    table_name = "city_stats"
    city_stats_table = Table(
        table_name,
        metadata_obj,
        Column("city_name", String(16), primary_key=True),
        Column("population", Integer, ),
        Column("state", String(16), nullable=False),
    )

    metadata_obj.create_all(engine)

    sql_database = SQLDatabase(engine, include_tables=["city_stats"])
    from sqlalchemy import insert
    rows = [
        {"city_name": "New York City", "population": 8336000, "state": "New York"},
        {"city_name": "Los Angeles", "population": 3822000, "state": "California"},
        {"city_name": "Chicago", "population": 2665000, "state": "Illinois"},
        {"city_name": "Houston", "population": 2303000, "state": "Texas"},
        {"city_name": "Miami", "population": 449514, "state": "Florida"},
        {"city_name": "Seattle", "populat