Обзор возможностей SQL GPT

Благодаря технологии SQL GPT теперь удивительно легко запрашивать данные на простом английском языке.

Как и большинство генеративных ИИ, результаты API OpenAI все еще неполны. К счастью, теперь можно написать код, который спросит, как GPT вычисляет ответ. То есть он сможет задавать вопросы на естественном языке, такие как: «Каковы были ваши общие продажи по регионам за последний финансовый год?», и сможет задать вопрос на естественном языке и убедиться, что ответ верен.

Вот простой способ создания запросов на естественном языке в вашей собственной базе данных с помощью GPT:

Поместите в текстовую строку структуру данных, несколько образцов строк или и то, и другое.
С помощью этой информации и запроса на естественном языке вы создаете «подсказку» для ИИ.
Отправьте запрос в SQL Optimizationи запросите SQL-запрос для ответа на вопрос.
Выполните SQL-запрос, чтобы вычислить ответ и вернуть его в набор данных.
(Необязательно) Создайте интерактивное приложение, которое упрощает запрос к набору данных на простом английском языке.
Этот метод имеет ряд преимуществ при работе с реальными данными. Отправляя только структуру данных и несколько выборочных строк (которые могут содержать фиктивные данные), нет необходимости отправлять в OpenAI реальные конфиденциальные данные. Кроме того, вы можете не беспокоиться о том, что ваши данные будут слишком большими и застрянут в ограничении на размер запроса OpenAI. Кроме того, в процесс встроена возможность контролировать, как GPT генерирует ответы, запрашивая SQL вместо окончательного ответа, подробнее у нас chatgpt.com.

Генеративный ИИ для корпоративных запросов
Если вы всерьез намерены использовать генеративный ИИ для разработки запросов корпоративного уровня, вам стоит обратить внимание на такие инструменты, как LangChain и GPT от OpenAI — фреймворк для работы с несколькими различными крупномасштабными языковыми моделями (LLM). Недавно OpenAI объявил, что может добавлять вызовы функций в запросы API. Однако для быстрого прототипирования или собственного использования описанный здесь процесс может быть легко инициализирован. Демонстрация была сделана на R, но техника будет работать практически на любом языке программирования.