Die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle entfesseln
In diesem Artikel werde ich untersuchen, wie große Sprachmodelle (LLMs) natürliche Sprache in SQL umwandeln können, wodurch das Schreiben von Abfragen für nichttechnische Benutzer zugänglicher wird. Die Diskussion wird praktische Beispiele enthalten, die zeigen, wie einfach es ist, LLM-basierte Lösungen zu entwickeln. Wir werden auch verschiedene Anwendungsfälle behandeln und den Prozess anhand der Erstellung einer einfachen Slack-Anwendung demonstrieren. Der Aufbau eines KI-gesteuerten Datenbankabfragesystems erfordert mehrere wichtige Überlegungen, darunter die Aufrechterhaltung der Sicherheit, die Gewährleistung der Datenrelevanz, das Verwalten von Fehlern und die ordnungsgemäße Schulung der KI. In dieser Geschichte habe ich den schnellsten Weg zur Bewältigung dieser Herausforderungen untersucht und einige Tipps zum Einrichten eines soliden und effizienten Textual content-zu-SQL-Abfragesystems gegeben.
In letzter Zeit kann man sich kaum eine Technologie vorstellen, die einflussreicher und viel diskutierter ist als große Sprachmodelle. LLM-basierte Anwendungen sind derzeit der neueste Development, ähnlich wie die Flut von Apple- oder Android-Apps, die einst den Markt überschwemmten. Sie wird überall im BI-Bereich verwendet und ich habe bereits hier darüber geschrieben (1)