Una introducción a Chat2Query: un generador de SQL impulsado por IA

Nos complace presentar Chat2Query (beta), un revolucionario generador de consultas en lenguaje natural impulsado por Pre-trained Transformer 3 ( GPT-3 ), la tecnología detrás de ChatGPT , y TiDB, la base de datos SQL distribuida.

Con Chat2Query, no necesita ser un experto en SQL para extraer información de sus datos. Simplemente haga una pregunta y la herramienta de IA hará el resto, generando una poderosa consulta SQL para recuperar la información. Al combinar OpenAI y TiDB, utilizamos IA para innovar la base de datos y ayudar en la exploración de datos, brindando información procesable y en tiempo real para decisiones comerciales instantáneas .

En esta publicación, le mostraremos cómo comenzar con Chat2Query con tecnología de IA y explorar perspectivas a través de conjuntos de datos de muestra y sus propios conjuntos de datos.

Más que otro generador de SQL alimentado por IA

Sí, hay varios generadores de SQL con tecnología de IA disponibles que pueden ayudar a los usuarios a generar consultas SQL sin necesidad de tener un conocimiento extenso del lenguaje SQL. Sin embargo, estas herramientas de IA son las más adecuadas para generar consultas simples. Esto significa que pueden no ser adecuados para tareas más complejas o uso de producción.

Chat2Query funciona con:

• GPT3 de OpenAI, el modelo de procesamiento de lenguaje natural a código líder en la industria y la tecnología detrás del ChatGPT viral.
• TiDB Cloud Serverless Tier, el servicio de base de datos de procesamiento analítico y transaccional híbrido (HTAP) que permite a los desarrolladores implementar su infraestructura a escala de la manera más rentable sin administrar la infraestructura del servidor.

Mediante el uso de estas dos tecnologías, Chat2Query puede manejar incluso las consultas más complejas y ofrecer información en tiempo real sobre conjuntos de datos dinámicos .

Exploración de ejemplos de casos de uso

En los siguientes ejemplos, usamos Chat2Query para generar dos consultas en diferentes conjuntos de datos:

Consulta sobre el conjunto de datos de Netflix: dime los 10 mejores títulos de Netflix.

Consulta en un conjunto de datos Web3: en qué mes del año pasado ocurrió el mayor volumen

Comience con Chat2Query

Chat2Query es una característica integrada en TiDB Cloud Serverless Tier. Puede seguir los siguientes pasos para comenzar:

Paso 1: inicie sesión en su clúster de nivel sin servidor.

Regístrese para obtener una cuenta de TiDB Cloud usando su correo electrónico, cuenta de Google o cuenta de GitHub. Su clúster de nivel sin servidor se creará automáticamente en menos de 20 segundos y se le dirigirá a la interfaz de Chat2Query.

Paso 2: Prepare sus conjuntos de datos.

Puede usar los conjuntos de datos de muestra para explorar rápidamente Chat2Query o explorar información sobre sus propios conjuntos de datos.

Usando los conjuntos de datos de muestra

De forma predeterminada, realizará consultas en la tabla sample_data con cuatro conjuntos de datos preestablecidos: github_events , global_fortune_500 , imdb_movie_ratings y sold_car_orders .

Usando sus conjuntos de datos

1. Para empezar, prepare sus conjuntos de datos de destino. Si no tiene ninguno, puede obtener uno de los sitios web gratuitos de alojamiento de conjuntos de datos, como Kaggle .

   
   

2. En la pestaña Esquemas , haga clic en ... a la derecha de la base de datos de destino y haga clic en Importar datos para comenzar a importar su conjunto de datos en formato CSV local o desde Amazon S3. En nuestro caso, usamos eth-usdt , el conjunto de datos de precios criptográficos de Ethereum/Tether en CSV.

   
   

3. Siga las indicaciones para configurar el origen y el destino de la importación y comience a importar. El tiempo que tarda varía según el tamaño de los datos. Cuando finaliza la importación, se muestra la ventana de detalles de la importación.

Paso 3: Explore las perspectivas con Chat2Query.

1. Genera la consulta. En el editor de Chat2Query, escriba "- su pregunta" y haga clic en Entrar para permitir que AI genere la consulta en SQL.
2. Revisa la consulta. Presione la tecla Tab para aceptar el SQL o edítelo según sea necesario antes de aceptar.
3. Ejecuta tu consulta. En la esquina superior derecha de la pantalla, haga clic en el botón de reproducción. Los resultados de la consulta se muestran en la parte inferior de la página.
4. Verá los registros de consulta y los resultados inmediatamente en la parte inferior de la página. Para ver resultados de muestra, consulte Exploración de usos de muestra.

Construido con seguridad y privacidad.

La privacidad y seguridad de los datos de los usuarios es nuestra principal prioridad. Entendemos que nuestros usuarios confían en nosotros para proteger su información y nos tomamos esa responsabilidad con seriedad. Como servicio de consulta en TiDB Cloud, Chat2Query solo necesita acceder al esquema de su base de datos para generar SQL, y no a sus datos reales.

Limitaciones

Como proyecto beta, Chat2Query todavía está en desarrollo con mucho margen de mejora.

Por lo tanto, hay dos limitaciones a tener en cuenta:

1. El SQL generado por IA no siempre es 100 % correcto y aún puede necesitar más ajustes.
2. Chat2Query tiene soporte limitado para declaraciones SQL. Las declaraciones DDL como CREATE TABLE y DROP TABLE aún no son compatibles.

Comience con Chat2Query hoy

Puede obtener acceso anticipado aquí . Nos encantaría escuchar sus comentarios para que podamos mejorar aún más esta herramienta de consulta.

Mientras tanto, Chat2Query está en rápido desarrollo. Síganos en Twitter para mantenerse actualizado sobre su progreso.

¿Tiene alguna pregunta o comentario sobre el artículo? Visite el foro de TiDB

También publicado aquí