基于结构化数据的文档问答

原文英文,约1700词,阅读约需6分钟。

利用大模型打造文档问答系统对于个人和企业来说都是一个非常重要的应用场景,也是各大公司争相推出的基于大模型的落地产品之一,同时,在开源领域,文档问答也是非常火热,涌现出了一大批与之相关的开源项目,...

介绍了使用LangChain和SQL查询语句回答用户问题的方法,以及使用Chat2DB和DB-GPT等开源项目实现数据库问答的方法。其中,Chat2DB支持自然语言生成报表,而DB-GPT则支持私有化和插件功能,并集成了大量的开源大模型。此外,DB-GPT还支持非结构化数据的问答和模型管理功能。LangChain还可以通过LCEL简化Chain的创建。

Chat2DB DB-GPT LangChain SQL 自然语言生成
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