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Acceso
const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'defog/sqlcoder',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are SQL code assistant.',
},
{
role: 'user',
content: 'Could you please provide me with an example of a database structure that I could use for a project in MySQL?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(\`Assistant: \${message}\`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
def main():
client = OpenAI(
api_key="",
base_url="https://api.ai.cc/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="defog/sqlcoder",
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{
"role": "system",
"content": "You are SQL code assistant.",
},
{
"role": "user",
"content": "Could you please provide me with an example of a database structure that I could use for a project in MySQL?",
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
if __name__ == "__main__":
main()
Detalle del producto
✨ Presentamos SQLCoder: Lenguaje natural avanzado para la generación de SQL
SQLCoder Es una potente familia de modelos de lenguaje meticulosamente diseñados para transformar preguntas de lenguaje natural en consultas SQL precisas. Superando las capacidades de modelos más generalizados como GPT-4, SQLCoder demuestra una excepcional capacidad para comprender solicitudes de datos complejas y estructurarlas en formatos SQL precisos. Con versiones que escalan hasta 70 mil millones de parámetros, su entrenamiento especializado en más de 20 000 preguntas seleccionadas por humanos en diversos esquemas garantiza una amplia cobertura y una precisión excepcional.
💡 Aplicaciones y casos de uso clave
SQLCoder es una herramienta indispensable para una variedad de aplicaciones donde la generación de SQL eficiente y precisa es fundamental:
- 📊 Inteligencia de Negocios: Mejore las plataformas de BI permitiendo a los usuarios comerciales generar informes y conocimientos dinámicos mediante entradas conversacionales simples.
- 📈 Plataformas de análisis de datos: Acelere la exploración y el análisis de datos, permitiendo que los usuarios no técnicos interactúen directamente con las bases de datos.
- 🚀 Democratizar el acceso a los datos: Reducir la barrera de acceso y manipulación de datos, permitiendo que una gama más amplia de usuarios aprovechen la información de la base de datos sin necesidad de conocimientos de SQL.
✅ Ventaja de rendimiento de SQLCoder
A diferencia de los modelos generalizados, el entrenamiento especializado de SQLCoder lo distingue. Constantemente... Supera a modelos como GPT-4 Al generar consultas SQL, especialmente al abordar escenarios complejos que involucran fechas, funciones de agrupación y uniones complejas, su enfoque específico en tareas SQL genera consultas más precisas, eficientes y confiables, minimizando la necesidad de correcciones manuales.
⚙️ Maximizar la eficiencia con SQLCoder
Para garantizar que obtenga los mejores resultados posibles de SQLCoder:
- Consultas claras y estructuradas: Proporcione preguntas en lenguaje natural claras, precisas y contextualmente ricas. Unas entradas bien definidas mejoran significativamente la capacidad del modelo para generar comandos SQL precisos.
- Integración directa: Integre SQLCoder sin problemas en sus herramientas de gestión de bases de datos o software de inteligencia empresarial. Esto permite a los usuarios aprovechar sus capacidades directamente en sus flujos de trabajo.
- Precisión contextual: Priorice la precisión en sus consultas de entrada. Cuanto más contexto y detalles específicos proporcione, mejor podrá SQLCoder interpretar y convertir su solicitud, reduciendo así la necesidad de ajustes posteriores a la generación.
🔗 Integración de API flexible para una funcionalidad mejorada
SQLCoder ofrece configuraciones de API versátiles que se adaptan a diversas necesidades operativas, desde el procesamiento de consultas por lotes hasta interacciones con bases de datos en tiempo real. Esta flexibilidad permite una integración robusta en diversas aplicaciones, desde soluciones móviles ligeras hasta sistemas empresariales complejos.
La integración de SQLCoder mediante sus API mejora considerablemente la funcionalidad de las aplicaciones que requieren interacción directa con bases de datos. Los desarrolladores pueden crear herramientas de interacción con datos más intuitivas y accesibles, lo que beneficia a usuarios finales con diferentes habilidades técnicas, permitiéndoles traducir fácilmente el lenguaje natural en potentes consultas SQL.
❓ Preguntas frecuentes (FAQ)
1. ¿Cuál es la función principal de SQLCoder?
La función principal de SQLCoder es convertir con precisión preguntas en lenguaje natural en consultas SQL, haciendo que la interacción con la base de datos sea más accesible tanto para usuarios técnicos como no técnicos.
2. ¿Cómo se compara SQLCoder con GPT-4 para la generación de SQL?
SQLCoder está específicamente capacitado para la generación de SQL y supera consistentemente a modelos generalizados como GPT-4, especialmente en el manejo de consultas complejas que involucran fechas, agrupaciones y uniones, brindando mayor precisión y eficiencia.
3. ¿En qué escenarios es más beneficioso SQLCoder?
Es muy beneficioso en inteligencia empresarial, plataformas de análisis de datos y cualquier aplicación donde se desee democratizar el acceso a los datos traduciendo el lenguaje natural a consultas SQL.
4. ¿Cuáles son las mejores prácticas para optimizar el rendimiento de SQLCoder?
Para maximizar la eficiencia, proporcione preguntas en lenguaje natural claras, estructuradas y contextualmente ricas e integre el modelo directamente en sus herramientas de gestión de bases de datos o de BI.
5. ¿SQLCoder admite varios métodos de integración de API?
Sí, SQLCoder admite diversas configuraciones de API tanto para el procesamiento por lotes como para las interacciones con bases de datos en tiempo real, lo que permite una integración flexible en una amplia gama de aplicaciones.
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