qq_74929891的博客

可以先阅读作者以前的文章。

模型的对话并不成熟，每次生成的SQL语句还是存在很多格式，处理SQL语句结果的回答，每次也不是都让用户满意。所以删改查不是很好的选择，但是查询的准确性还是很高。

首先可以先看下作者的文章。

【代码】创建最简单FastApi的项目。

可以先阅读作者往期的文章。

Tavily是一个AI工具，它可以在Langchain中用于各种任务，比如搜索、问答、文本生成等。在Langchain中，Tavily可以作为一个外部知识源，帮助模型获取更多的信息，提高回答的准确性和质量。同时，Tavily也可以用于自动生成文本，比如创作故事、写文章等。总之，Tavily是一个非常有用的功能，可以增强Langchain的能力。简单来说，就是Tavily是个搜索引擎，自动上网获取信息。

【代码】langchain检索器和deepseek模型结合实例。

检索器是信息检索系统中的一个组件，其主要功能是从一个文档集合中检索出与用户查询最相关的一组文档。在 LangChain 中，检索器通常是与向量数据库（如 FAISS、Pinecone 等）一起使用的，这些数据库能够存储文档的向量表示，并根据查询向量快速找到最相似的文档。文档表示：将文档转换为数值向量，这通常是通过嵌入模型（如 OpenAI 的嵌入模型或 SentenceTransformers）来完成的。索引：将这些向量存储在索引结构中，以便快速检索。

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因为国外gpt的价格有点贵，如何调用国内的模型，成为了性价比最高的方法。这里作者以国内最新的模型为例。