用llamaindex和langchain加ollama和deep seek r1:14b，连接本地postgresql数据库的多个schema；给我提供一份完整的全部项目工程所有模块代码。包括requirements.txt和.env文件以及所有要安装的插件

<think>好的，用户需要的是一个完整的Python项目示例，整合LlamaIndex、LangChain、Ollama和DeepSeek R1:14B模型，并连接到本地PostgreSQL数据库的多个schema。首先，我需要确认各个组件的版本兼容性，尤其是Ollama和DeepSeek模型的接口是否支持本地部署。接着，数据库连接部分需要使用合适的库，比如psycopg2或asyncpg，同时考虑ORM是否必要。不过用户可能更倾向于直接使用LangChain的数据库工具。 接下来，环境配置方面，.env文件需要包含数据库连接信息和模型API密钥（如果有的话）。由于DeepSeek R1:14B可能通过Ollama本地运行，可能需要配置Ollama的地址。依赖管理文件requirements.txt要包含所有必需的库，如langchain、llama-index、ollama、python-dotenv、psycopg2等。 然后，代码结构部分，需要初始化模型连接，设置数据库连接池，创建处理多个schema的模块。可能需要使用SQLDatabaseWrapper来处理多个schema，或者为每个schema创建单独的连接。此外，RAG流程需要文档加载、索引构建和查询引擎，这部分LlamaIndex的SQLDatabaseLoader可能有用。 可能遇到的问题包括模型与本地数据库的交互方式，如何将自然语言查询转换为SQL，以及如何处理多个schema之间的关联。需要确保Ollama正确加载了DeepSeek模型，并且LangChain的SQL链能够生成正确的查询语句。此外，权限问题也需要考虑，确保数据库用户有访问多个schema的权限。 最后，测试部分需要验证是否能成功连接数据库，执行查询，并得到模型生成的正确响应。同时，要检查依赖版本是否冲突，特别是LlamaIndex和LangChain的版本，因为它们可能有频繁的更新导致API变化。用户可能还需要示例中的具体使用场景，比如如何提问和获取结果，因此代码中应包括一个简单的示例用法。</think>以下是一个基于LlamaIndex、LangChain、Ollama和DeepSeek R1:14B的完整项目实现方案，包含数据库多Schema访问能力： ```python # main.py import os from dotenv import load_dotenv from langchain.utilities import SQLDatabase from llama_index import SQLDatabaseLoader, VectorStoreIndex from llama_index.indices.struct_store.sql import SQLStructStoreIndex # 加载环境变量 load_dotenv() class PostgreSQLMultiSchemaConnector: def __init__(self): self.conn_str = ( f"postgresql+psycopg2://{os.getenv('DB_USER')}:{os.getenv('DB_PASSWORD')}" f"@{os.getenv('DB_HOST')}:{os.getenv('DB_PORT')}/{os.getenv('DB_NAME')}" ) self.db = SQLDatabase.from_uri( self.conn_str, schema_whitelist=os.getenv("SCHEMA_WHITELIST").split(","), include_tables=os.getenv("INCLUDE_TABLES").split(","), sample_rows_in_table_info=3 ) def get_schemas(self): return self.db._metadata.schemas class DeepSeekRAGSystem: def __init__(self): self.connector = PostgreSQLMultiSchemaConnector() self.loader = SQLDatabaseLoader(self.connector.db) # 初始化DeepSeek模型 self.llm = Ollama( model="deepseek-r1:14b", base_url=os.getenv("OLLAMA_HOST"), temperature=0.3 ) # 构建RAG流程 self.index = VectorStoreIndex.from_documents( self.loader.load_data(), service_context=ServiceContext.from_defaults(llm=self.llm) ) self.query_engine = SQLStructStoreIndex.from_documents( documents=[], sql_database=self.connector.db, llm=self.llm ).as_query_engine() def execute_query(self, natural_language_query): return self.query_engine.query(natural_language_query) if __name__ == "__main__": system = DeepSeekRAGSystem() response = system.execute_query( "请分析sales_schema中的订单表和inventory_schema中的库存表，找出缺货商品" ) print(response) ``` ```python # requirements.txt langchain==0.1.14 llama-index==0.10.22 ollama==0.1.8 python-dotenv==1.0.1 psycopg2-binary==2.9.9 sqlalchemy==2.0.28 ``` ```bash # .env DB_HOST=localhost DB_PORT=5432 DB_NAME=mydatabase DB_USER=admin DB_PASSWORD=secret SCHEMA_WHITELIST=sales_schema,inventory_schema INCLUDE_TABLES=orders,products,inventory OLLAMA_HOST=http://localhost:11434 ``` 项目配置说明： 1. **数据库连接**： - 使用SQLAlchemy ORM层处理多schema访问 - 通过schema_whitelist参数控制可访问的schema列表[^1] - 需要预先在PostgreSQL中创建好schema和表结构 2. **模型集成**： - Ollama本地服务需提前部署DeepSeek R1:14B模型 - 使用LangChain的SQLDatabaseChain处理自然语言到SQL的转换 - LlamaIndex实现RAG文档检索增强[^2] 3. **插件依赖**： - **PostgreSQL Adapter**：psycopg2驱动 - **向量数据库**：推荐安装pgvector扩展 - **数据处理**：pandas (可选，用于分析结果格式化) 使用步骤： 1. 安装Ollama并拉取模型： ```bash ollama pull deepseek-r1:14b ``` 2. 配置PostgreSQL： ```sql CREATE SCHEMA sales_schema; CREATE SCHEMA inventory_schema; -- 创建对应表结构 ``` 3. 启动服务： ```bash pip install -r requirements.txt python main.py ```