Para alcançar isso, são necessárias duas coisas: engenharia de prompt e conexão de um modelo de GPT do Azure Open AI a uma função ou executor de SQL. Isso permite que Bob faça perguntas e receba respostas sem precisar saber SQL.
O sistema demonstrado utiliza consultas de linguagem natural para gerar consultas SQL complexas, incluindo filtragem e cálculos. O sistema consegue recuperar os dados desejados, mostrando sua capacidade de entender nuances de linguagem natural e gerar código SQL preciso.
A capacidade do sistema pode ser estendida para unir tabelas, bancos de dados, e até mesmo realizar atualizações com os direitos de API necessários. O projeto utiliza o GPT-4 da OpenAI para converter linguagem natural em consultas SQL, consistindo de um script e uma configuração de banco de dados. O script executa a conclusão do GPT-4 e outros modelos, enquanto a configuração de banco de dados envolve criar tabelas e definir funções de utilidade para interagir com o banco de dados.
Pontos Chave
* Utilizar Azure Open AI para conectar modelos de linguagem externos a dados internos da empresa
* Permitir que usuários não técnicos extraiam informações de bancos de dados SQL utilizando consultas de linguagem natural
* Engenharia de prompt para definir o esquema e formatar a saída
* Utilizar Azure OpenAI para segurança, gerenciamento de autorização e interoperabilidade com múltiplos bancos de dados
* Experimentação e inovação para melhorar a interação com os bancos de dados
Em resumo, a integração de modelos de linguagem artificial com dados internos da empresa pode ser uma ferramenta poderosa para acessar e analisar dados, tornando mais acessível para usuários não técnicos.