利用智普AI大模型进行基于 RAG 的表格数据问答

　　近期，我深入探索了RAG相关技术，并尝试了一些国内大模型，发现智普的大模型表现相当不错。因此，我决定用它来应对表格数据的问答挑战。

　　智普的SDK已经更新到2.0版本，这导致之前使用的Langchain版本不再兼容，需要自行编写代码进行适配。另外，Langchain提供的create_pandas_dataframe_agent目前存在bug，需要绕过或自行实现。

　　为解决这些问题，我参考了社区提供的代码，整理出一个相对简易的方法来实现对表格数据的问答。在泰坦尼克号数据上的实测效果令人满意。下面，我将分享这个方法。

　　代码分为两部分：主程序代码和智普大模型实现。建议使用Python 3.9及以上版本，以避免环境依赖问题。当然，Python 3.10也是一个不错的选择。

　　这段代码主要依赖于提示词工程和一个Python解释器。因此，需要谨慎操作，以防因Python代码解析问题导致危险操作。

　　请新建一个名为zhipu_llm.py的Python文件，并将其与主代码放在同一目录下即可使用。

　　作为一名互联网老兵，我决定将宝贵的AI知识分享给大家。至于能学到多少，就看你个人的学习毅力和能力了。我已经将重要的AI大模型资料，包括入门学习思维导图、精品学习书籍手册、视频教程以及实战学习录播视频等，免费分享出来供大家学习。

一、大模型全套学习路线

　　要系统学习大型人工智能模型（如GPT-3、BERT等），需要明确的学习路线和持续的努力。以下是一份帮助你快速梳理知识并形成自己体系的学习路线：

L1级别：AI大模型时代的华丽登场

L2级别：AI大模型API应用开发工程

L3级别：大模型应用架构进阶实践

L4级别：大模型微调与私有化部署

　　通常掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都可以胜任。但这还不是最高标准，更高标准对算法和实战能力有更高要求。普通人掌握到L4级别即可。

　　以上学习路线图片有些模糊，高清版可扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取：

二、640套AI大模型报告合集

　　这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论你是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为你提供宝贵的信息和启示。

三、大模型经典PDF书籍推荐

　　随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已成为科技领域的热点。这些大型预训练模型（如GPT-3、BERT、XLNet等）以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。以下是一些非常不错的PDF学习资源：

四、AI大模型商业化落地方案

　　作为普通人，要在大模型时代持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平。同时，也要具备责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。