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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。

参考资料

• [Bug]: index.queryengine gives human conversation when interacting with sql database
• docs/examples/query_engine/SQLAutoVectorQueryEngine.ipynb
• llama-index-core/llama_index/core/query_engine/sql_vector_query_engine.py

关于 Dosu

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这是因为这个特定功能需要LLM输出一个结构化的JSON,而gemma似乎没有做到这一点(这对于开源的LLM来说是常见的)。

这是因为这个特定功能需要LLM输出一个结构化的JSON,而gemma似乎没有做到这一点(这是开源LLM的常见情况)。
感谢@logan-markewich的回复。那么对于Gemma是否有任何修改此功能的解决方案？

提示工程？微调？

提示工程？微调？
当然，它们也可以是一些替代方案，但是，我需要在工作中使用RAG。
顺便问一下，你有没有想过为什么像Gemma这样的本地模型在从索引生成响应时如此之慢？
gpt3.5可以在几秒钟内生成，然而，对于Gemma和Llama来说，它需要1个小时！

你好，@afshinebtia ,你可以查看 https://github.com/guidance-ai/guidance。

你好，@afshinebtia ,你可以查看 https://github.com/guidance-ai/guidance
你好，@Arsive02,
感谢你的回复。我会查看的。
这个仓库看起来很棒！