चैट2क्वेरी का परिचय: एआई-संचालित एसक्यूएल जेनरेटर

हम Chat2Query (बीटा), एक क्रांतिकारी प्राकृतिक भाषा क्वेरी जनरेटर को पेश करने के लिए उत्साहित हैं, जो पूर्व-प्रशिक्षित ट्रांसफॉर्मर 3 ( GPT-3 ), चैटजीपीटी के पीछे की तकनीक, और TiDB, वितरित SQL डेटाबेस द्वारा संचालित है।

Chat2Query के साथ, आपको अपने डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने के लिए SQL विशेषज्ञ होने की आवश्यकता नहीं है। बस एक प्रश्न पूछें और एआई उपकरण बाकी काम करेगा, अंतर्दृष्टि को पुनः प्राप्त करने के लिए एक शक्तिशाली SQL क्वेरी उत्पन्न करेगा। OpenAI और TiDB के संयोजन से, हम डेटाबेस को नया करने और डेटा अन्वेषण में सहायता के लिए AI का उपयोग करते हैं, तत्काल व्यावसायिक निर्णयों के लिए वास्तविक समय और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं।

इस पोस्ट में, हम आपको दिखाएंगे कि एआई-संचालित चैट2क्वेरी के साथ कैसे आरंभ करें और नमूना डेटासेट और अपने स्वयं के डेटासेट के माध्यम से अंतर्दृष्टि का पता लगाएं।

सिर्फ एक और एआई-संचालित एसक्यूएल जनरेटर से ज्यादा

हां, कई एआई-संचालित SQL जनरेटर उपलब्ध हैं जो उपयोगकर्ताओं को SQL भाषा के व्यापक ज्ञान की आवश्यकता के बिना SQL क्वेरी उत्पन्न करने में मदद कर सकते हैं। हालाँकि, ये AI उपकरण सरल प्रश्न उत्पन्न करने के लिए सबसे उपयुक्त हैं। इसका अर्थ है कि वे अधिक जटिल कार्यों या उत्पादन उपयोग के लिए उपयुक्त नहीं हो सकते हैं।

Chat2Query द्वारा संचालित है:

• OpenAI का GPT3, उद्योग-अग्रणी नेचुरल लैंग्वेज-टू-कोड प्रोसेसिंग मॉडल और वायरल चैटGPT के पीछे की तकनीक।
• TiDB क्लाउड सर्वरलेस टीयर, हाइब्रिड ट्रांजैक्शनल एंड एनालिटिकल प्रोसेसिंग (HTAP) डेटाबेस सेवा है जो डेवलपर्स को सर्वर इन्फ्रास्ट्रक्चर को प्रबंधित किए बिना सबसे अधिक लागत प्रभावी तरीके से अपने इन्फ्रास्ट्रक्चर को बड़े पैमाने पर तैनात करने में सक्षम बनाती है।

इन दो तकनीकों का उपयोग करके, Chat2Query सबसे जटिल प्रश्नों को भी संभाल सकता है और गतिशील डेटासेट में रीयल-टाइम अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है।

नमूना उपयोग के मामलों की खोज करना

नीचे दिए गए उदाहरणों में, हम अलग-अलग डेटासेट के लिए दो क्वेरी जनरेट करने के लिए Chat2Query का इस्तेमाल करते हैं:

नेटफ्लिक्स डेटासेट पर प्रश्न - मुझे सर्वश्रेष्ठ 10 नेटफ्लिक्स शीर्षक बताएं।

वेब3 डेटासेट पर क्वेरी - पिछले साल के किस महीने में सबसे ज़्यादा वॉल्यूम हुआ था

चैट2क्वेरी के साथ आरंभ करें

Chat2Query TiDB क्लाउड सर्वरलेस टियर में एक एकीकृत विशेषता है। आरंभ करने के लिए आप निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं:

चरण 1: अपने सर्वर रहित टियर क्लस्टर में साइन इन करें।

अपने ईमेल, Google खाते या GitHub खाते का उपयोग करके TiDB क्लाउड खाते के लिए साइन अप करें । आपका सर्वर रहित टियर क्लस्टर 20 सेकंड से भी कम समय में स्वचालित रूप से बन जाएगा, और आपको चैट2क्वेरी इंटरफ़ेस पर निर्देशित किया जाएगा।

चरण 2: अपने डेटासेट तैयार करें।

आप या तो चैट2क्वेरी को जल्दी से एक्सप्लोर करने के लिए नमूना डेटासेट का उपयोग कर सकते हैं या अपने स्वयं के डेटासेट पर अंतर्दृष्टि एक्सप्लोर कर सकते हैं।

नमूना डेटासेट का उपयोग करना

डिफ़ॉल्ट रूप से, आप चार प्रीसेट डेटासेट - github_events , global_fortune_500 , imdb_movie_ratings , और sold_car_orders के साथ sample_data तालिका के विरुद्ध क्वेरी करेंगे।

अपने डेटासेट का उपयोग करना

1. आरंभ करने वालों के लिए, अपने लक्षित डेटासेट तैयार करें। यदि आपके पास कोई डेटासेट नहीं है, तो आप कागल जैसी निःशुल्क डेटासेट होस्टिंग वेबसाइटों से प्राप्त कर सकते हैं।

   
   

2. स्कीमा टैब के तहत, लक्ष्य डेटाबेस के दाईं ओर ... क्लिक करें, और अपने डेटासेट को स्थानीय CSV प्रारूप में या Amazon S3 से आयात करना शुरू करने के लिए डेटा आयात करें पर क्लिक करें। हमारे मामले में, हम CSV में eth-usdt , एथेरियम/टीथर क्रिप्टो मूल्य डेटासेट का उपयोग करते हैं।

   
   

3. आयात स्रोत और लक्ष्य को कॉन्फ़िगर करने और आयात करना प्रारंभ करने के लिए संकेतों का पालन करें। इसमें लगने वाला समय डेटा के आकार के आधार पर भिन्न होता है। जब आयात किया जाता है, तो आयात विवरण विंडो प्रदर्शित होती है।

चरण 3: Chat2Query के साथ इनसाइट्स एक्सप्लोर करें।

1. क्वेरी उत्पन्न करें। Chat2Query संपादक में, "- आपका प्रश्न" टाइप करें और AI को SQL में क्वेरी उत्पन्न करने देने के लिए Enter पर क्लिक करें।
2. क्वेरी की समीक्षा करें। SQL को स्वीकार करने या स्वीकार करने से पहले इसे आवश्यकतानुसार संपादित करने के लिए टैब कुंजी दबाएं।
3. अपनी क्वेरी चलाएँ। स्क्रीन के ऊपरी दाएं कोने में, प्ले बटन पर क्लिक करें। क्वेरी परिणाम पृष्ठ के निचले भाग में प्रदर्शित होते हैं।
4. आप पेज के नीचे तुरंत क्वेरी लॉग और परिणाम देखेंगे। नमूना आउटपुट के लिए, नमूना उपयोगों की खोज करना देखें।

सुरक्षा और गोपनीयता के साथ निर्मित

उपयोगकर्ता डेटा की गोपनीयता और सुरक्षा हमारी सर्वोच्च प्राथमिकता है। हम समझते हैं कि हमारे उपयोगकर्ता अपनी जानकारी की सुरक्षा के लिए हम पर भरोसा करते हैं और हम उस जिम्मेदारी को गंभीरता से लेते हैं। TiDB क्लाउड पर एक क्वेरी सेवा के रूप में, Chat2Query को केवल SQL उत्पन्न करने के लिए आपके डेटाबेस स्कीमा तक पहुँचने की आवश्यकता है, न कि आपके वास्तविक डेटा की।

सीमाएँ

एक बीटा प्रोजेक्ट के रूप में, Chat2Query अभी भी विकास के चरण में है जिसमें सुधार की काफी गुंजाइश है।

इसलिए, ध्यान में रखने के लिए दो सीमाएँ हैं:

1. एआई-जेनरेट किया गया एसक्यूएल हमेशा 100% सही नहीं होता है और अभी भी इसमें और सुधार की आवश्यकता हो सकती है।
2. Chat2Query के पास SQL कथनों के लिए सीमित समर्थन है। DDL कथन जैसे CREATE TABLE और DROP TABLE अभी तक समर्थित नहीं हैं।

आज ही Chat2Query के साथ शुरुआत करें

आप यहां शीघ्र पहुंच प्राप्त कर सकते हैं। हमें आपका फीडबैक सुनना अच्छा लगेगा ताकि हम इस क्वेरी टूल को और भी बेहतर बना सकें।

इस बीच, Chat2Query तेजी से विकास कर रहा है। इसकी प्रगति पर अद्यतित रहने के लिए कृपया हमें ट्विटर पर फॉलो करें।

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