@
Fca #15 感谢大佬,我看了下 mcp 介绍和几个小 demo ,确实很像 #4 那种实现方式,通过语句分析出执行哪个方法然后去 server 执行。我再研究研究
@
sayoko #14 感谢,我看 readme 可能和我理解的普通的差不多,我具体细看一下
@
ChoiYoonJung #16 使用过但是没研究过 dify ,“加一个节点让大模型去校验 sql 并给出修改意见然后再次执行”,感觉意义不大,因为 sql 的报错的参考价值不大...
@
MRlaopeng #17 分别是本地生成 faiss 、langchain 和 sqlalchemy 通过 create_sql_query_chain 连接、使用 fastapi
@
super452 #18 hahhaa 我真想过这个事
@
NizumaEiji #23
是的,给了表结构,不然 llm 不知道列代表啥。我目前只测试了两个表总共十个列属性给到 prompt ,就这都各种错。正式库中总共一百多个表,每个表至少 5 个关键列,再加上各种外键,光提示结构估计都要把 prompt 的 token 占满
至于单独建一个跟业务有关的表只给 llm 做查询用,这个也是退而求其次的想法了,感觉也只能这样了。不然表结构那么大,别说模型,就是告诉一个人,他都得来回查来回对比
@
billbob #24 大佬方便细说一下吗?“把数据库数据化”没明白,是指把数据库的数据提取成知识给到 llm 吗?
@
luoyide2010 #25 数据库相关也不太好微调呀,数据库每时每刻都在变
@
kjstart #27 我听前面的大佬说的 mcp 也去研究了下,感觉其实就是个封装好的 function calling 。面对公司定制化的业务端的需求,自己手动 function calling 没差,也不知道还是我理解错了😂