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【LangChain系列】【与SQL交互时如何得到更好的结果&输出的查询结果验证方案】

生产化：使用 LangSmith 检查、监控和评估您的链条，以便您可以自信地持续优化和部署。部署：使用 LangServe 将任何链转换为 API。二、在SQL问答时如何更好的提示？...没有这个，它将无法编写有效的查询。我们的数据库提供了一些方便的方法来提供相关的上下文。具体来说，我们可以从每个表中获取表名、表的概要和行示例。...：2-7、添加自然语言->SQL示例概述： 在Prompt中包含将自然语言问题转换为针对数据库的有效SQL查询的示例，通常会提高模型性能，特别是对于复杂查询。...SQL query:*2-8、验证输出结果SQL问答的二次验证：构建思维链构建提示词，让模型二次检查SQL语句的准确性构建完整思维链from langchain_core.output_parsers...})print(query)Notice: 并不是说二次验证不好，在一般情况下，结果通常会受到大模型理解能力的影响，换句话说，规模较小、理解能力较差的模型，使用二次验证的效果反而会更好，因为会调用两次模型

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如何在父进程中读取子(外部)进程的标准输出和标准错误输出结果

最近接手一个小项目，要求使用谷歌的aapt.exe获取apk软件包中的信息。依稀记得去年年中时，有个同事也问过我如何获取被调用进程的输出结果，当时还研究了一番，只是没有做整理。...但是，实际情况并不是我们想的那么简单。比如我文前提到的问题：别人提供了一个Console控制台程序，我们将如何获取其执行的输出结果呢？...这个API的参数非常多，我想我们工程中对CreateProcess的调用可能就关注于程序路径（lpApplicationName），或者命令行（lpCommandLine）。...这三个参数似乎就点中了标题中的两个关键字“标准输出”、“标准错误输出”。是的！我们正是靠这几个参数来解决我们所遇到的问题。那么如何使用这些参数呢？         我们选用的还是老方法——管道。...，所以我段代码动态申请了一段内存，并根据实际读取出来的结果动态调整这块内存的大小。

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    Python 算法交易秘籍（一）

    可以通过向DataFrame构造函数传递一个index参数以迭代器的形式设置自定义索引。...DataFrame 操作 — 应用、排序、迭代和连接 在上一个食谱的基础上，本食谱演示了可以对 DataFrame 对象执行的更多操作：对列中的所有元素应用函数、基于列进行排序、迭代行以及垂直和水平连接多个...迭代：在步骤 5中，您使用iterrows()方法迭代df以找到并打印出每行的open、close、high和low的平均值。...如何做… 执行此配方的以下步骤： 将df转换并保存为 CSV 文件： >>> df.to_csv('dataframe.csv', index=False) 将df转换为 JSON 字符串： >>> df.to_json...在第 2 步中，你使用pandas.read_json()函数从有效的 JSON 字符串创建一个DataFrame对象。你将前一个示例中第 2 步的输出的 JSON 字符串作为此函数的参数传递。

    1.8K50

    DPP推荐引擎架构升级演进之路｜得物技术

    二、DPP引擎演进DPP编排引擎的迭代分为了3个阶段：固定编排，灵活编排，图化DAG编排；均是在策略迭代过程中，围绕着“迭代效率”提升的不断进化。下面分别介绍下各阶段引擎产生的背景及其方案。...写策略逻辑过程中的中间变量是我们必不可少的，算子可以通过注解@DagProcessor#sideValues声明会输出那些数据(names)，通过name 可以获取。...算子配置如何获取? 如何配置?图通过算子(子图)+数据依赖的DAG描述了业务的逻辑关系，配置的作用就是影响逻辑如何生效。这些配置通过“实验/AB”来决定，不同的实验就是对图或算子的不同配置。...如何配置?实验配置中:需要考虑配置key在子图和算子中的name作为前缀，规则为.....往期回顾1.Cursor 在前端需求开发工作流中的应用｜得物技术2.得物 iOS 启动优化之 Building Closure3.分布式数据一致性场景与方案处理分析｜得物技术4.从对话到自主行动：AI应用如何从

    31310

    如何使用Python对Instagram进行数据分析？

    查看结果JSON数据，我们可以看到其中包括一系列称为“条目”的键值。列表中的每个元素保存了时间线上特定帖子的信息，其中包括如下元素： [text]：保存了标题下的帖子文本内容，包括hashtag。...例如，可能有的帖子中是视频，但是我们只想要图片帖子。...JSON结果中给出了用户列表，其中包含每个粉丝和被粉者的信息。...我们将发出一个请求，然后对结果使用next_max_id键值做迭代处理。 在此感谢Francesc Garcia所提供的支持。...现在我们得到了JSON格式的所有粉丝和被粉者的列表数据。我将转化该列表为一种对用户更友好的数据类型，即集合，以方便在数据上做一系列的操作。

    3.6K70

    最近，又发现了Pandas中三个好用的函数

    DataFrame的下述API：即，类似于Python中字典的items()方法可以返回所有键值对那样，DataFrame也提供了items方法，返回结果相信也正是猜测的那样： 当然，返回的结果是一个生成器...我们可以将其强制转化为一个列表，并进而得到如下结果： 那么，DataFrame的items方法与这里要讲的iteritems方法有什么关系呢？...首先来看函数的签名文档： 而后，仍以前述DataFrame为例，查看其返回结果： 这里仍然显式转化为list输出 结果不出所料：返回结果包含5个元组对，其中各元组的第一个值为相应的行索引，第二个值为对应行的...示例DataFrame的各列信息 那么，如果想要保留DataFrame中各列的原始数据类型时，该如何处理呢？这就需要下面的itertuples。...04 小结 以上就是本文分享的Pandas中三个好用的函数，其使用方法大体相同，并均以迭代器的形式返回遍历结果，这对数据量较大时是尤为友好和内存高效的设计。

    2.6K10

    DataFrame和Dataset简介

    DataFrame 和 RDDs 应该如何选择？...解析失败则拒绝执行，解析成功则将结果传给 Catalyst 优化器 (Catalyst Optimizer)，优化器是一组规则的集合，用于优化逻辑计划，通过谓词下推等方式进行优化，最终输出优化后的逻辑执行计划...4.2 物理计划(Physical Plan) 得到优化后的逻辑计划后，Spark 就开始了物理计划过程。...它通过生成不同的物理执行策略，并通过成本模型来比较它们，从而选择一个最优的物理计划在集群上面执行的。物理规划的输出结果是一系列的 RDDs 和转换关系 (transformations)。...4.3 执行 在选择一个物理计划后，Spark 运行其 RDDs 代码，并在运行时执行进一步的优化，生成本地 Java 字节码，最后将运行结果返回给用户。

    2.6K10

    机器学习人群扩散（LPA算法） R实现

    如：POI项目，X亿X千万的用户中只有X万不到的用户有过报错行为。如何快速将报错行为的人群快速扩散出去就成了现实业务问题。...图一，第一次迭代 图二，第二次迭代 第二次迭代原本没有传递信息的标签开始传递。 最终就会变成这样一个情况：（理想情况） ?...1标签为0的矩阵） 5） 执行传播：F=PF 6） 重置F中已知的标签 7） 重复步骤5）和6）到收敛。...测试结果如下： 注：24日频繁更新数据样本发现，该算法稳定性较弱（准确率最高79%，最低12%），受到训练样本的显示，如想要训练样本稳定需要使用大样本量。...如每次学习样本为5000人，那么训练样本的结果只能输出5000人的结果（计算时间约为2分钟，R写入本地MySQL数据需要5分钟）。 如何解决计算量大的问题？

    2.4K81

    机器学习人群扩散（LPA算法） R实现

    如：POI项目，X亿X千万的用户中只有X万不到的用户有过报错行为。如何快速将报错行为的人群快速扩散出去就成了现实业务问题。...图一，第一次迭代 图二，第二次迭代 第二次迭代原本没有传递信息的标签开始传递。 最终就会变成这样一个情况：（理想情况） ?...1标签为0的矩阵） 5） 执行传播：F=PF 6） 重置F中已知的标签 7） 重复步骤5）和6）到收敛。...测试结果如下： 注：24日频繁更新数据样本发现，该算法稳定性较弱（准确率最高79%，最低12%），受到训练样本的显示，如想要训练样本稳定需要使用大样本量。...如每次学习样本为5000人，那么训练样本的结果只能输出5000人的结果（计算时间约为2分钟，R写入本地MySQL数据需要5分钟）。 如何解决计算量大的问题？

    1.2K30

    4个解决特定的任务的Pandas高效代码

    在本文中，我将分享4个在一行代码中完成的Pandas操作。这些操作可以有效地解决特定的任务，并以一种好的方式给出结果。 从列表中创建字典 我有一份商品清单，我想看看它们的分布情况。...，然后应用value_counts函数来获得在Series中出现频率的唯一值，最后将输出转换为字典。...由于json_normalize函数，我们可以通过一个操作从json格式的对象创建Pandas DataFrame。 假设数据存储在一个名为data的JSON文件中。...构造函数，它将创建如下的DataFrame，这绝对不是一个可用的格式: df = pd.DataFrame(data) 但是如果我们使用json_normalize函数将得到一个整洁的DataFrame...如果我们想要使用3列，我们可以链接combine_first函数。下面的代码行首先检查列a。如果有一个缺失的值，它从列B中获取它。如果列B中对应的行也是NaN，那么它从列C中获取值。

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    如何用 Python 执行常见的 Excel 和 SQL 任务

    这是一个更具技术性的解释，详细说明如何使用 Python 代码来获取 HTML 表格。 你可以将上面的代码复制粘贴到你自己的 Anaconda 中，如果你用一些 Python 代码运行，可以迭代它！...有关数据结构，如列表和词典，如何在 Python 中的运行的更多信息，本教程将有所帮助。...如果要查看特定数量的行，还可以在 head() 方法中插入行数。 ? ? 我们得到的输出是人均 GDP 数据集的前五行（head 方法的默认值），我们可以看到它们整齐地排列成三列以及索引列。...在多个过滤条件之前，你想要了解它的工作原理。你还需要了解 Python 中的基本操作符。为了这个练习的目的，你只需要知道「&」代表 AND，而「|」代表 Python 中的 OR。...我们有一个干净的、包含我们想要的数据的表。 这是一个非常肤浅的分析：你想实际做一个加权平均数，因为每个国家的人均 GDP 不代表一个群体中每个国家的人均 GDP，因为在群体中的人口不同。

    12.9K60

    使用Python和IBM Watson可视化的个性简介

    以下是我们如何设置它： from ibm_watson import PersonalityInsightsV3import json url = 'https://gateway.watsonplatform.net...').get_result() print(json.dumps(profile, indent=2)) 上面代码的输出将吐出一个非常详细的读出想要分类的角色的个性特征。...将列出这样做的代码，然后将输出现代时期一个更具标志性的电影角色的结果：Gandalf the Grey（和White！）。...（遗憾的是，在这次IBM服务的迭代中没有需要列'eagles'） 除了这个广泛的视角，还可以放大Gandalf的个性特征的儿童特征。看看发现了什么： ? 透明度 ? 责任心 ? 外向性 ?...事实上，相信Gandalf本人，如果他能够看到这些结果，会产生以下反应： 结论 现在掌握了构建自己的个性分类器的知识，并以非常高的准确度输出一些漂亮，干净的可视化。

    1.5K20

    用Python执行SQL、Excel常见任务？10个方法全搞定！

    你可以将上面的代码复制粘贴到你自己的 Anaconda 中，如果你用一些 Python 代码运行，可以迭代它！ 下面是代码的输出，如果你不修改它，就是所谓的字典。 ?...有关数据结构，如列表和词典，如何在 Python 中的运行的更多信息，本篇将有所帮助。...如果要查看特定数量的行，还可以在 head() 方法中插入行数。 ? ? 我们得到的输出是人均 GDP 数据集的前五行（head 方法的默认值），我们可以看到它们整齐地排列成三列以及索引列。...在多个过滤条件之前，你想要了解它的工作原理。你还需要了解 Python 中的基本操作符。为了这个练习的目的，你只需要知道「&」代表 AND，而「|」代表 Python 中的 OR。...我们有一个干净的、包含我们想要的数据的表。 这是一个非常肤浅的分析：你想实际做一个加权平均数，因为每个国家的人均 GDP 不代表一个群体中每个国家的人均 GDP，因为在群体中的人口不同。

    10K20

    软件测试|数据处理神器pandas教程（六）

    关于Excel Excel 是由微软公司开发的办公软件之一，它在日常工作中得到了广泛的应用。在数据量较少的情况下，Excel 对于数据的处理、分析、可视化有其独特的优势，因此可以显著提升您的工作效率。...--------- 输出结果如下： 排名 省份 GDP（亿元） 增长率 常住人口（万人） 人均GDP（万元） 人均收入（元） 0 1 广东 129118.58 1.9...我们可以发现，索引和我们需要的实际排名刚好差了1，我们想要将索引去掉，直接以排名做索引应该如何操作呢？...写入数据 pandas同样可以向Excel文件中写入数据，通过 to_excel() 函数可以将 Dataframe 中的数据写入到 Excel 文件。...如果想要把单个对象写入 Excel 文件，那么必须指定目标文件名；如果想要写入到多张工作表中，则需要创建一个带有目标文件名的ExcelWriter对象，并通过sheet_name参数依次指定工作表的名称

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    左手用R右手Python系列之——noSQL基础与mongodb入门

    写这一篇是因为之前在写web数据抓取的时候，涉及大量的json数据，当然我们可以直接将json转换为R语言（dataframe/list）或者Python（dict/DataFrame）中的内置数据对象...rmongodb内没有专门创建数据库或者在数据库中创建集合的函数，想要创建的话仅需在插入数据时指定一个不存在的ns参数即可。...字符串，这个字符串拥有一个名为json的类， 但是并未改变其内容，仅仅是添加了一个类，同时输出的外观优化了下。...，不能直接查看内部结构，需要借助迭代函数进行输出 while (mongo.cursor.next(cursor)) #判断是否还有剩余迭代次数 print(mongo.cursor.value...，想要提取里面的查询数据，需要构造循环与迭代函数，自行提取，而mongo.find.one函数和mongo.find.all函数相当于两个快捷函数，直接提取符合条件的记录或者所有记录。

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    Spark学习笔记

    Spark 则是将数据一直缓存在内存中,直到计算得到最后的结果,再将结果写入到磁盘,所以多次运算的情况下, Spark 是比较快的. 其优化了迭代式工作负载. ?...下一个stage的Task的输入数据就是上一个stage输出的中间结果。如此循环往复，直到将我们自己编写的代码逻辑全部执行完，并且计算完所有的数据，得到我们想要的结果为止。 　...,记录了该 RDD 是通过哪些 Transformation 得到的,在计算机中使用 lineage 来表示这种血缘结构,lineage 形成一个有向无环图 DAG, 整个计算过程中,将不需要将中间结果落地到...对象创建DataFrame spark.createDataFrame 方式3：直接读取格式化的文件（json,csv shuffle 和 stage shuffle 是划分 DAG 中 stage 的标识...窄依赖是子 RDD的各个分片(partition)不依赖于其他分片,能够独立计算得到结果,宽依赖指子 RDD 的各个分片会依赖于父RDD 的多个分片,所以会造成父 RDD 的各个分片在集群中重新分片,

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