Google ColabでLangChainのドキュメントに従い、CSVファイルを元にしたRAGを実装してみたので、メモ。 ※実際は、SQLiteにCSVデータを入れて、SQLでデータを読み出している
!pip install -qU langchain langchain-community langchain-experimental pandas !wget https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs109/cs109.1166/stuff/titanic.csv -O titanic.csv
import pandas as pd df = pd.read_csv("titanic.csv") from langchain_community.utilities import SQLDatabase from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine("sqlite:///titanic.db") # SQLiteにデータを書き込む df.to_sql("titanic", engine, index=False) db = SQLDatabase(engine=engine) from langchain_community.agent_toolkits import create_sql_agent import os from google.colab import userdata os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = userdata.get("GOOGLE_API_KEY") from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI # LLMの準備 model = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-1.5-flash-latest", temperature=0.9) agent_executor = create_sql_agent(model, db=db, agent_type="tool-calling", verbose=True) agent_executor.invoke({"input": "生き残りやすかったのはどのような人？"})
