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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",
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?",
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
if __name__ == "__main__":
main()
Détails du produit
✨ Présentation de SQLCoder : Génération avancée de SQL à partir du langage naturel
SQLCoder SQLCoder est une puissante famille de modèles de langage conçue avec précision pour transformer les questions en langage naturel en requêtes SQL exactes. Surpassant les capacités de modèles plus généralistes comme GPT-4, SQLCoder excelle dans la compréhension des requêtes de données complexes et leur structuration en formats SQL précis. Avec des versions pouvant gérer jusqu'à 70 milliards de paramètres, son entraînement spécialisé sur plus de 20 000 questions validées par des experts et couvrant divers schémas garantit une large couverture et une précision remarquable.
💡 Principales applications et cas d'utilisation
SQLCoder est un outil indispensable pour diverses applications où la génération de requêtes SQL efficace et précise est essentielle :
- 📊 Veille stratégique : Améliorez les plateformes de BI en permettant aux utilisateurs métiers de générer des rapports et des analyses dynamiques à l'aide de simples entrées conversationnelles.
- 📈 Plateformes d'analyse de données : Accélérez l'exploration et l'analyse des données, permettant aux utilisateurs non techniques d'interagir directement avec les bases de données.
- 🚀 Démocratiser l'accès aux données : Réduire les obstacles à l'accès aux données et à leur manipulation, permettant ainsi à un plus grand nombre d'utilisateurs d'exploiter les informations des bases de données sans avoir besoin de connaissances en SQL.
✅ Avantage de performance de SQLCoder
Contrairement aux modèles généralistes, l'entraînement spécialisé de SQLCoder le distingue. Il est systématiquement surpasse des modèles comme GPT-4 Il est particulièrement performant pour la génération de requêtes SQL, notamment dans les cas complexes impliquant des dates, des fonctions de regroupement et des jointures complexes. Son approche dédiée aux tâches SQL permet d'obtenir des résultats plus précis, efficaces et fiables, minimisant ainsi le besoin de corrections manuelles.
⚙️ Optimiser l'efficacité avec SQLCoder
Pour vous assurer d'obtenir les meilleurs résultats possibles avec SQLCoder :
- Requêtes claires et structurées : Fournissez des questions en langage naturel claires, précises et contextualisées. Des entrées bien définies améliorent considérablement la capacité du modèle à générer des commandes SQL exactes.
- Intégration directe : Intégrez facilement SQLCoder à vos outils de gestion de bases de données ou à vos logiciels de veille stratégique existants. Les utilisateurs peuvent ainsi exploiter ses fonctionnalités directement dans leurs flux de travail.
- Précision contextuelle : Privilégiez la précision dans vos requêtes. Plus vous fournirez de contexte et de détails spécifiques, mieux SQLCoder pourra interpréter et convertir votre requête, réduisant ainsi le besoin d'ajustements après génération.
🔗 Intégration API flexible pour des fonctionnalités améliorées
SQLCoder propose des configurations d'API polyvalentes pour répondre à divers besoins opérationnels, du traitement par lots des requêtes aux interactions en temps réel avec les bases de données. Cette flexibilité permet une intégration robuste dans diverses applications, des solutions mobiles légères aux systèmes d'entreprise complexes.
L'intégration de SQLCoder via ses API améliore considérablement les fonctionnalités des applications nécessitant une interaction directe avec la base de données. Les développeurs peuvent ainsi créer des outils d'interaction avec les données plus intuitifs et accessibles, ce qui profite aux utilisateurs finaux, quel que soit leur niveau de compétences techniques, en leur permettant de traduire facilement le langage naturel en requêtes SQL puissantes.
❓ Foire aux questions (FAQ)
1. Quelle est la fonction principale de SQLCoder ?
La fonction principale de SQLCoder est de convertir avec précision les questions en langage naturel en requêtes SQL, rendant ainsi l'interaction avec les bases de données plus accessible aux utilisateurs techniques et non techniques.
2. Comment SQLCoder se compare-t-il à GPT-4 pour la génération de SQL ?
SQLCoder est spécifiquement entraîné pour la génération de requêtes SQL et surpasse systématiquement les modèles généralistes comme GPT-4, notamment dans le traitement des requêtes complexes impliquant des dates, des regroupements et des jointures, offrant une précision et une efficacité supérieures.
3. Dans quels scénarios SQLCoder est-il le plus avantageux ?
Il est extrêmement utile dans le domaine de l'informatique décisionnelle, des plateformes d'analyse de données et de toute application où l'on souhaite démocratiser l'accès aux données en traduisant le langage naturel en requêtes SQL.
4. Quelles sont les meilleures pratiques pour optimiser les performances de SQLCoder ?
Pour une efficacité maximale, fournissez des questions en langage naturel claires, structurées et contextuellement riches, et intégrez le modèle directement dans vos outils de gestion de bases de données ou de BI.
5. SQLCoder prend-il en charge différentes méthodes d'intégration d'API ?
Oui, SQLCoder prend en charge diverses configurations d'API pour le traitement par lots et les interactions avec les bases de données en temps réel, permettant une intégration flexible dans un large éventail d'applications.
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