llamaindex实战-Agent-在Agent中和数据库对话(当地部署)

概述

本文实现了一个简朴的智能Agent，该Agent先从数据库中查询出数据，然后再通过工具函数来对数据进行处理惩罚。这是一个非经常见的场景。从这个场景可以扩展到多个现实的场景。
同样，本文的实验都是在当地一台：16C32G的linux机器(CPU)上完成。
数据预备

在mysql数据库中创建一张表：

1. CREATE TABLE `city_stats` (
2.  `city_name` varchar(100) DEFAULT NULL,
3.  `population` int(11) DEFAULT NULL,
4.  `country` varchar(100) DEFAULT NULL
5. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;

复制代码

在数据表中插入几条数据：
    city_name   population   country         Toronto   2930000   Canada       Tokyo   13929286   Japan       Berlin   600000   Germany   
实现逻辑

• 定义当地嵌入模型，并把当地嵌入模型的对象赋值给Settings.embed_model变量。这个是llamaindex的一个设置项。
  注意：这个一定要用当地嵌入模型来进行重置，否则会默认使用openai的接口，如许就达不到当地部署的目的了。
  
  
• 构建数据库查询引擎。这
  

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