llama_index [问题]:Gemma 的问题与 "query_engine = SQLAutoVectorQueryEngine(sql_tool, vector_tool)"

f1tvaqid 于 2个月前发布在其他

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根据您提供的错误信息，问题出在JSON解码时出现了"Extra data"。这可能是由于从数据库或Wikipedia获取的数据格式不正确导致的。为了解决这个问题，您可以尝试以下方法：

检查从数据库和Wikipedia获取的数据是否正确。确保数据格式是正确的JSON格式。
在解析JSON数据之前，先对数据进行预处理，例如删除多余的空格、换行符等。
如果问题仍然存在，您可以尝试使用其他库(如simplejson)来解析JSON数据，看看是否能解决问题。

希望这些建议能帮助您解决问题。

llama_index

来源：https://github.com/run-llama/llama_index/issues/11523

7条答案

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根据您提供的错误信息，似乎数据处理格式存在问题。 JSONDecodeError 和 ScannerError 通常发生在解析的数据不符合预期的数据类型或数据编码存在问题时。
要解决 JSONDecodeError ,请确保传递给 SQL 和维基百科数据检索过程的任何 JSON 数据都正确格式化。您可以使用像 JSONLint 这样的工具来验证您的 JSON 数据。此外，请考虑在您的 JSON 解析代码周围添加 try-except 块以处理任何异常并帮助识别故障点。
ScannerError 是解析 YAML 文件时的常见错误，表示 YAML 解析器遇到了问题。如果 YAML 涉及到配置或数据处理过程，请验证任何 YAML 文件或字符串是否正确格式化。使用 YAML 验证器检查语法。此外，请确保 YAML 内容中不使用制表符进行缩进，因为 YAML 需要空格进行缩进。
由于错误发生在 selection.py 文件中，因此在发生错误时提供有关该文件中执行的操作的更具体信息将很有帮助。如果错误是由于您消息中未详细说明的特定操作(例如解析 API 响应或读取配置文件)引起的，则需要在这些点应用错误处理和验证。
此外，请确保所有外部数据源(如来自维基百科的响应或 SQL 查询结果)在进一步处理之前都正确格式化为 JSON。在数据解析和转换操作周围实施强大的错误处理将有助于快速识别和解决问题。
至于 SQLAutoVectorQueryEngine ,它旨在查询 SQL 数据库和矢量存储。它根据输入智能地决定是查询 SQL 数据库还是矢量存储。如果选择查询 SQL 数据库，还可以使用向量存储中的信息对检索到的结果进行增强。这是通过 VectorIndexAutoRetriever 实现的。您可以在 source code 中找到更多详细信息。
希望这对您有所帮助！如果您继续遇到问题，请提供更多关于发生错误的特定操作的详细信息，我将很高兴为您提供进一步的帮助。