langchain 如何调用ollama,sqlcoder

### 集成与调用 Ollama 和 SQLCoder 的方法 #### 在 LangChain 中集成 Ollama 为了简化大型语言模型（LLM）的部署过程，Ollama 提供了一种便捷的方式让用户能够迅速启动并运行这些模型。对于希望利用 Ollama 来增强应用程序功能的开发者来说，在终端或 PowerShell 上只需几条命令就能完成安装和初始化工作[^4]。 一旦完成了 Ollama 的基本设置之后，就可以考虑将其集成到基于 LangChain 构建的应用程序之中。这通常涉及到创建一个自定义适配器类来桥接两者之间的交互逻辑： ```python from langchain.llms import BaseLLMAdapter class OllamaAdapter(BaseLLMAdapter): def __init__(self, ollama_endpoint_url: str): self.endpoint = ollama_endpoint_url async def _call(self, prompt, stop=None, **kwargs): response = await aiohttp.post( url=self.endpoint, json={"prompt": prompt}, headers={'Content-Type': 'application/json'} ) result = await response.json() return result['text'] ``` 此代码片段展示了如何编写一个简单的 `OllamaAdapter` 类继承自 `BaseLLMAdapter` 并实现 `_call()` 方法用于向远程 API 发送请求获取响应数据。 #### 结合使用 SQLCoder 进行数据库操作 当涉及到结构化查询语言 (SQL) 数据库的操作时，LangChain 内置的支持使得这一任务变得更加直观易懂。特别是借助于 SQLCoder 工具可以更方便地执行复杂的 CRUD 操作以及数据分析任务[^2]。 下面是一个具体的例子说明怎样结合上述提到的技术栈来进行实际开发： ```python import asyncio from langchain.chains.sql_chain import SQLDatabaseChain from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('sqlite:///example.db') sql_chain = SQLDatabaseChain.from_llm(llm=OllamaAdapter("http://localhost:8000"), database_uri='sqlite:///example.db') async def run_query(query_string: str): results = await sql_chain.arun({"query": query_string}) print(results) # Example usage of the function defined above. if __name__ == "__main__": loop = asyncio.get_event_loop() task = loop.create_task(run_query("SELECT * FROM users LIMIT 5;")) loop.run_until_complete(task) ``` 这段脚本首先建立了与 SQLite 数据库连接，并实例化了一个带有我们之前创建好的 `OllamaAdapter` 对象作为参数传递给它的 `SQLDatabaseChain` 实例；接着定义了一个异步函数用来接收用户输入的 SQL 命令并通过链式调用发送至目标服务器端解析执行最后返回结果集[^1]。