SQLLinguist
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- AI を活用したカスタマイズされた
- AI アシスタント SQL クエリ オートメーター
- SQLプロセスを自動化する
AI を活用したソリューションにより、顧客は専門知識を OpenAI モデルと統合して、SQL データベース (PostgreSQL、MySQL、DB2、Oracle、SQL Server、SingleStore) からの関連情報の抽出を自動化し、AI を効果的にトレーニングして、あたかもカスタマイズされた結果を提供することができます。独自のデータセットでトレーニングされました。
パーソナライズされた AI アシスタントのロックを簡単に解除できるようになります: スクレイピング、アップロード、ゴー。
Niklaus Wirth の有名な公式「アルゴリズム + データ構造 = プログラム」は、長い間コンピューター サイエンス教育の基礎となってきました。この式から、「操作 + SQL = エンタープライズ アプリケーション」という論理的な結論が得られます。 ERP、CRM、EPM、およびその他の同様のシステムは、基本的にデータの操作と管理を中心に展開しています。これらには基本的に、さまざまなデータ ソースからデータを分割、結合、クエリする手法が含まれます。言い換えれば、主なバックボーンはデータベース上で SQL 操作を実行することです。別の言葉で言えばSQLです。この中心原理を理解すると、革新的な考えが明らかになります。ChatGPT のような高度な AI が驚くべき熟練度で SQL を処理できるとしたらどうなるでしょうか?エンタープライズ アプリケーションの状況を再定義できるでしょうか?
Niklaus Wirth の公式「アルゴリズム + データ構造 = プログラム」は今も有効ですが、その応用は進化しています。エンタープライズ アプリケーションの領域では、操作と SQL の組み合わせが ERP、CRM、EPM などのシステムの基盤を形成します。しかし、ChatGPT の機能に代表される AI の台頭により、これらのシステムに対する従来のアプローチが困難になっています。 AI は、SQL クエリを自動化および最適化することで、企業によるデータの管理と利用の方法を変革する可能性を秘めており、高価なエンタープライズ ソフトウェアの必要性を削減できる可能性があります。この変化は、AI とデータ処理の進歩によってテクノロジーとビジネスの接点が進化し続けていることを浮き彫りにしています。
ビジネス ユーザーが ChatGPT に SQL クエリを生成して、ビールや靴下の販売データなど、一見無関係なデータ ポイント間の相関関係を見つけることができるシナリオを想像してください。 AI は正確なクエリを生成し、通常はデータベースと SQL の専門知識を必要とする洞察を提供します。 Niklaus Wirth の DSA 公式は、エンタープライズ アプリケーションにおける SQL の基本的な役割を強調しています。 ChatGPT のような AI テクノロジーの出現により、これらのアプリケーションの状況は変革の準備が整っています。従来の ERP および CRM システムは引き続き重要な役割を果たしますが、AI の統合により、より俊敏で柔軟、かつインテリジェントなエンタープライズ アプリケーションの新時代が到来する可能性があります。
もはや問題は、AI がエンタープライズ アプリケーションに影響を与えるかどうかではなく、進化するデジタル環境で競争力を維持するために、企業がこの変化にどのように適応し、受け入れていくかということです。これが、この AI SQL Linguist アプリのプロトタイプが重要である理由です。
OpenAI API
パイソン
ラングチェーン
パイソン:
langchain==0.1.17
langchain-chroma==0.1.1
langchain-community==0.0.36
langchain-core==0.1.50
langchain-experimental==0.0.57
langchain-openai==0.1.6
langchain-pinecone==0.1.0
langchain-text-splitters==0.0.1
langcodes==3.4.0
langdetect==1.0.9
langsmith==0.1.53
language_data==1.2.0
Languages==1.0.0
pandas==2.2.2
pandas-profiling==3.2.0
psycopg2-binary
python-dotenv
streamlit
streamlit-camera-input-live==0.2.0
streamlit-card==1.0.0
streamlit-embedcode==0.1.2
streamlit-extras==0.4.2
streamlit-faker==0.0.3
streamlit-image-coordinates==0.1.6
streamlit-keyup==0.2.4
streamlit-pills==0.3.0
streamlit-toggle-switch==1.0.2
streamlit-vertical-slider==2.5.5
pip install -r requirements.txt------------------ビデオによる説明----------
ユアチューブ
警告
ウェブサイトスクレイピングポリシー
このプロジェクトでは、スクレイピング技術を利用して、標準的な方法 (特別なセキュリティ技術は適用されません) を使用して SQL データベースからデータを収集します。機密性の高いデータベースではこのアプリを使用しないように注意することが重要です。
このプロジェクトは、違法な目的の SQL クエリに関するものではありません。コンテンツを抽出する前に、許可があることを確認してください。
このプロジェクトを使用する前に
時間をかけて、組織のデータベース ポリシーのポリシーを注意深く読んで理解してください。
ポリシーの遵守
各リクエストのデータベース ポリシーに必ず準拠してください。これらのポリシーに違反すると、アカウントの制限、IP の禁止、または法的措置などの結果が生じる可能性があります。
注記
免責事項
このプロジェクトは汎用目的で提供されており、技術の誤用によって生じるいかなる結果についても責任を負いません。ユーザーは、ポリシーおよび関連するリスクへの準拠を確保することについて単独で責任を負います。
