SQLLinguist

AI 支持的 SQL 语言学家

• AI 驱动、定制
• AI助手SQL查询自动化器
• 自动化 SQL 过程

该人工智能驱动的解决方案使客户能够将他们的专业知识与 OpenAI 模型相结合，自动从 SQL 数据库（PostgreSQL、MySQL、DB2、Oracle、SQL Server、SingleStore）中提取相关信息，有效地训练人工智能以提供定制的结果，就像它接受了他们独特的数据集的训练。

• OpenAI 的 GPT-4
• 由 Python 提供支持
• 直观的用户界面

您将轻松解锁您的个性化人工智能助手：抓取、上传和运行。

概述

算法+数据结构=程序

Niklaus Wirth 的著名公式“算法 + 数据结构 = 程序”长期以来一直是计算机科学教育的基石。这个公式得出的逻辑结论是“操作+SQL=企业应用”。 ERP、CRM、EPM 和其他类似系统从根本上讲都是围绕数据的操作和管理进行的。它们本质上涉及从各种数据源拆分、组合和查询数据的技术。换句话说，主要的支柱是对数据库执行SQL操作。换句话说，SQL。理解这一核心原则揭示了一个革命性的想法：如果像 ChatGPT 这样的高级人工智能能够非常熟练地处理 SQL，会怎样？它能否重新定义企业应用程序的格局？

尼克劳斯·沃斯 (Niklaus Wirth) 的公式“算法 + 数据结构 = 程序”仍然具有相关性，但其应用已经发展。在企业应用程序领域，操作和 SQL 的结合构成了 ERP、CRM 和 EPM 等系统的基础。然而，以 ChatGPT 的功能为代表的人工智能的兴起，对这些系统的传统方法提出了挑战。通过自动化和优化 SQL 查询，人工智能有可能改变企业管理和利用数据的方式，从而有可能减少对昂贵的企业软件的需求。这种转变凸显了在人工智能和数据处理进步的推动下，技术与业务交叉的持续发展。

想象一个场景，业务用户可以要求 ChatGPT 生成 SQL 查询来查找看似不相关的数据点之间的相关性，例如啤酒和袜子的销售数据。人工智能可以生成精确的查询，提供通常需要数据库和 SQL 专业知识的见解。 Niklaus Wirth 的 DSA 公式强调了 SQL 在企业应用程序中的基本作用。随着 ChatGPT 等人工智能技术的出现，这些应用程序的格局即将发生转变。虽然传统的 ERP 和 CRM 系统将继续发挥重要作用，但集成人工智能可能会迎来一个更加敏捷、灵活和智能的企业应用程序的新时代。

问题不再是人工智能是否会影响企业应用程序，而是企业将如何适应和接受这种变化，以在不断发展的数字环境中保持竞争力。这就是为什么这个 AI SQL Linguist 应用程序的原型很重要。

技术栈

1. 开放人工智能API

2. Python

3. 浪链

4. Python：

• 库：Steamlit、Pandas
• 云服务：Google Cloud AI Platform、Amazon SageMaker、Microsoft Azure 机器学习

2. 用户界面（UI）：

• Web 框架：Streamlit（适用于简单的 Web 应用程序）、Flask、Django（适用于更复杂的应用程序）
• 前端库：React、Vue.js（用于交互界面）

3. 数据库集成：

• 数据库连接器：SQLAlchemy、psycopg2（用于连接到特定数据库）

4. 数据库集成：

• 版本控制系统：用于代码版本控制和协作的 Git
• 部署平台：Heroku、AWS Elastic Beanstalk、Google Cloud App Engine（用于托管应用程序）
• 测试框架：pytest（用于单元测试）

快速启动

1. Python 3.10.1+
2. OpenAI API 密钥

要求

    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

------------------视频教学---------------------

优酷

贡献

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

警告

网站抓取政策

该项目利用抓取技术以标准方式（未应用特殊的安全技术）从 SQL 数据库收集数据。需要注意的是，不要在敏感数据库上使用此应用程序。

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花时间仔细阅读并理解您组织的数据库策略。

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笔记

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