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AI 기반 SQL 언어학자

  • AI 기반, 맞춤형
  • AI 보조 SQL 쿼리 자동화기
  • SQL 프로세스 자동화

SQL 언어학자

AI 기반 솔루션을 통해 고객은 전문 지식을 OpenAI 모델과 통합하여 SQL 데이터베이스(PostgreSQL, MySQL, DB2, Oracle, SQL Server, SingleStore)에서 관련 정보 추출을 자동화하고 AI를 효과적으로 교육하여 마치 마치 맞춤형 결과를 제공할 수 있습니다. 고유한 데이터 세트에 대해 교육을 받았습니다.

  • OpenAI의 GPT-4
  • Python으로 구동
  • 직관적인 사용자 인터페이스

스크랩하고, 업로드하고, 이동하는 등 개인화된 AI 도우미를 쉽게 잠금 해제할 수 있습니다.

개요

알고리즘 + 데이터 구조 = 프로그램

Niklaus Wirth의 유명한 공식인 "알고리즘 + 데이터 구조 = 프로그램"은 오랫동안 컴퓨터 과학 교육의 초석이었습니다. 이 공식은 "작업 + SQL = 엔터프라이즈 애플리케이션"이라는 논리적 결론으로 ​​이어집니다. ERP, CRM, EPM 및 기타 유사한 시스템은 기본적으로 데이터 조작 및 관리를 중심으로 이루어집니다. 여기에는 기본적으로 다양한 데이터 소스의 데이터를 분할, 결합 및 쿼리하는 기술이 포함됩니다. 즉, 주요 백본은 데이터베이스에서 SQL 작업을 실행하는 것입니다. 다른 말로 하면 SQL이다. 이 핵심 원칙을 이해하면 다음과 같은 혁신적인 생각이 드러납니다. ChatGPT와 같은 고급 AI가 SQL을 놀라운 능력으로 처리할 수 있다면 어떨까요? 엔터프라이즈 애플리케이션의 환경을 재정의할 수 있을까요?

Niklaus Wirth의 공식인 "알고리즘 + 데이터 구조 = 프로그램"은 여전히 ​​관련성이 있지만 그 적용 방식은 발전했습니다. 엔터프라이즈 애플리케이션 영역에서는 운영과 SQL의 결합이 ERP, CRM, EPM과 같은 시스템의 기반을 형성합니다. 그러나 ChatGPT의 기능으로 예시되는 AI의 부상은 이러한 시스템에 대한 전통적인 접근 방식에 도전하고 있습니다. AI는 SQL 쿼리를 자동화하고 최적화함으로써 기업이 데이터를 관리하고 활용하는 방식을 변화시켜 잠재적으로 값비싼 엔터프라이즈 소프트웨어의 필요성을 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이러한 변화는 AI와 데이터 처리의 발전에 힘입어 기술과 비즈니스 교차점에서 지속적인 발전이 이루어지고 있음을 강조합니다.

비즈니스 사용자가 ChatGPT에 SQL 쿼리를 생성하여 맥주 및 양말 판매 데이터와 같이 관련이 없어 보이는 데이터 포인트 간의 상관 관계를 찾는 시나리오를 상상해 보십시오. AI는 정확한 쿼리를 생성하여 일반적으로 데이터베이스 및 SQL에 대한 전문 지식이 필요한 통찰력을 제공할 수 있습니다. Niklaus Wirth의 DSA 공식은 엔터프라이즈 애플리케이션에서 SQL의 기본적인 역할을 강조합니다. ChatGPT와 같은 AI 기술의 출현으로 이러한 애플리케이션의 환경은 변화할 준비가 되어 있습니다. 전통적인 ERP 및 CRM 시스템은 계속해서 중요한 역할을 하겠지만, AI를 통합하면 보다 민첩하고 유연하며 지능적인 엔터프라이즈 애플리케이션의 새로운 시대를 열 수 있습니다.

문제는 더 이상 AI가 기업 애플리케이션에 영향을 미칠지 여부가 아니라 기업이 진화하는 디지털 환경에서 경쟁력을 유지하기 위해 이러한 변화에 어떻게 적응하고 수용할 것인지입니다. 이것이 바로 이 AI SQL Linguist 앱의 프로토타입이 중요한 이유입니다.

기술 스택

  1. 오픈AI API

  2. 파이썬

  3. 랭체인

  4. 파이썬:

  • 라이브러리: Steamlit, Pandas
  • 클라우드 서비스: Google Cloud AI Platform, Amazon SageMaker, Microsoft Azure Machine Learning
  1. 사용자 인터페이스(UI):
  • 웹 프레임워크: Streamlit(간단한 웹 앱용), Flask, Django(보다 복잡한 앱용)
  • 프런트엔드 라이브러리: React, Vue.js(대화형 인터페이스용)
  1. 데이터베이스 통합:
  • 데이터베이스 커넥터: SQLAlchemy, psycopg2(특정 데이터베이스에 연결용)
  1. 데이터베이스 통합:
  • 버전 관리 시스템: 코드 버전 관리 및 협업을 위한 Git
  • 배포 플랫폼: Heroku, AWS Elastic Beanstalk, Google Cloud App Engine(애플리케이션 호스팅용)
  • 테스트 프레임워크: pytest(단위 테스트용)

빠른 시작

  1. 파이썬 3.10.1+
  2. OpenAI API 키

요구사항 

    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

-----비디오 교육---------

유튜브

기부금

  • https://openai.com/
  • https://www.postgresql.org/
  • https://share.streamlit.io/
  • https://www.datastax.com/
  • https://ai2sql.io/

경고

웹사이트 스크래핑 정책

이 프로젝트는 스크래핑 기술을 활용하여 표준 방식(특수 보안 기술이 적용되지 않음)을 사용하여 SQL 데이터베이스에서 데이터를 수집합니다. 민감한 데이터베이스에서는 이 앱을 사용하지 마십시오.

본 프로젝트는 불법적인 목적으로 SQL Query를 진행하는 프로젝트가 아닙니다. 콘텐츠를 추출하기 전에 권한이 있는지 확인하세요.

이 프로젝트를 사용하기 전에

시간을 내어 조직의 데이터베이스 정책을 주의 깊게 읽고 이해하십시오.

정책 준수

각 요청의 데이터베이스 정책을 준수하는지 확인하십시오. 이러한 정책을 위반하면 계정 제한, IP 금지 또는 법적 조치와 같은 결과를 초래할 수 있습니다.

메모

부인 성명

본 프로젝트는 일반적인 용도로 제공되며, 기술의 오용으로 인해 발생하는 결과에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다. 정책 및 관련 위험을 준수하는 데 대한 책임은 전적으로 사용자에게 있습니다.

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