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在本文中，我们将探讨如何使用 SQLCoder-7B（我们将在 Amazon SageMaker 上部署的大型语言模型 (LLM)）和 LangChain 来执行自然语言查询 (NLQ)。我们将了解如何使用 LangChain 创建一个管道，提示 LLM 生成 SQL 查询，从 PostgreSQL 数据库检索数据，并将结果作为上下文传递给 LLM 以获得最终响应。

您是否曾发现自己被云端语言模型的网络所缠绕，渴望获得更本地化、更具成本效益的解决方案？那么，您的探索到此结束。欢迎来到 OLLAMA 的世界，这个平台将彻底改变我们与大型语言模型 (LLM) 的交互方式，让我们可以在本地运行这些模型。我们将深入探讨 OLLAMA 的复杂性，探索其功能、设置过程以及它如何改变你的项目。无论您是 Python 开发人员、网络开发爱好者，还是喜欢摆弄语言模型的人，本文都是您的一站式资源。OLLAMA 是一个尖端平台，旨在本地运行开源大型语言模型。

作为一名程序员，了解 LangChain 的工作原理是一项宝贵的技能，它能为你的人工智能开发带来无限可能。

在本博客完成中，我们将指导您创建可在本地运行的 RAG 的过程。这个过程不仅会加深您对尖端语言如何计算机工作的理解，还将使您能够在自己的项目中实施它们无论您是希望将 RAG 集成到现有应用程序中，还是只是探索 NLP 的前沿领域，本教程都是您的入门之选。