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vanna.AI 训练
vanna.AI 训练 train 方法是 Vanna.AI 的一个核心函数,用于训练系统以增强其理解和生成 SQL 查询的能力。该方法可以通过多种方式调用,具体取决于提供的参数: 问题和对应的 SQL 查询:如果您有一个问题及其相应的 SQL 查询,可以通过提供 question 和 sql 参数
工作
2025-02-20
vanna.AI 接口文档(三)
vanna.AI 接口文档(三) 函数generate_plotly_code 函数概述:用于根据用户提出的问题、生成的 SQL 查询以及数据框架(DataFrame)的元数据,生成相应的 Plotly 绘图代码。该方法通过与大型语言模型(LLM)的交互,自动生成可视化所需的 Python 代码。
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2025-02-20
vanna.AI 接口文档(二)
vanna.AI 接口文档(二) generate_sql函数 函数概述:generate_sql ,用于将自然语言问题转换为相应的 SQL 查询。 参数: question (str): 需要生成 SQL 查询的问题。 allow_llm_to_see_data (bool): 是否允许大型语言模
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2025-02-20
vanna.AI 接口文档(一)
vanna.AI 接口文档(一) Ask函数 功能概述:从自然语言问题生成 SQL 查询、运行查询并可视化结果的过程的函数 参数: question (str, 可选): 要询问的问题。如果未提供,将提示用户输入。 print_results (bool): 是否打印 SQL 查询和查询结果。默认为
工作
2025-02-20
项目问题
面试问题? 为什么选择 chatGLM 6B 作为模型? 首先,模型规模相对较小,但它在训练时可能专注于对话和文本生成的特定领域,因此在这些领域可能更为高效和精准。 其次,采用了GLM模型结构,这种结构在处理中文文本时可能更具优势,尤其是在处理成语、俗语和复杂语言结构方面。 在快速响应和特定领域任务
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2023-12-27