隨著人工智能技術(shù)的不斷突破，我們已經(jīng)邁入了數(shù)據(jù)分析的新紀(jì)元。在這個(gè)時(shí)代，AIGC（
具備生成能力的人工智能）的應(yīng)用正成為引領(lǐng)潮流的先鋒。本文將帶你一探究竟，深入剖
析GPTs應(yīng)用商店的魔力所在、Python技術(shù)棧的無(wú)限可能、生成代碼與開(kāi)發(fā)提效的秘訣、數(shù)
據(jù)庫(kù)查詢(xún)范式的革新之舉，以及如何讓數(shù)據(jù)分析能力飛入尋常百姓家。讓我們一起揭開(kāi)AI
GC的神秘面紗，共同迎接這個(gè)充滿(mǎn)智慧與機(jī)遇的新時(shí)代吧！
1. GPTs應(yīng)用商店正式發(fā)布
近期，GPTs應(yīng)用商店正式發(fā)布，為企業(yè)帶來(lái)了豐富的商機(jī)。其中，一家具備AIGC思維的公司成功加入AI電商領(lǐng)域，為行業(yè)注入新的活力。這預(yù)示著利用GPTs的強(qiáng)大能力，企業(yè)可以提供更智能、個(gè)性化的服務(wù)，從而在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中脫穎而出。
2. Python技術(shù)棧的應(yīng)用
在技術(shù)棧方面，Python依然是人工智能領(lǐng)域的核心。引入LangChain和后端API Flask，為開(kāi)發(fā)者提供了更高效的構(gòu)建和部署AIGC解決方案的途徑。這一技術(shù)組合為AIGC的應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，使開(kāi)發(fā)者更專(zhuān)注于業(yè)務(wù)邏輯的實(shí)現(xiàn)。
3. 生成代碼與開(kāi)發(fā)提效
Copilt等代碼生成工具的應(yīng)用，為開(kāi)發(fā)人員提供了更高效的開(kāi)發(fā)方式。利用AIGC的生成式能力，開(kāi)發(fā)者能夠更快速地生成復(fù)雜的代碼結(jié)構(gòu)，提高開(kāi)發(fā)效率。在數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)方面，SQL的生成和分析變得更加智能，使得開(kāi)發(fā)過(guò)程更為流暢。
4. SQL不再是查詢(xún)或數(shù)據(jù)分析的必須
AIGC的自然語(yǔ)言處理能力為數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)帶來(lái)了革命性的變化。SQL不再是數(shù)據(jù)分析的必須語(yǔ)言，取而代之的是更自然、直觀的交互方式。這一變革使得任何人都能夠通過(guò)AIGC進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢(xún)和分析，不再局限于專(zhuān)業(yè)的SQL語(yǔ)法。
5. 新的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)范式
在數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)方面，我們正在邁向一個(gè)新的范式。用戶(hù)、小編、老板、產(chǎn)品經(jīng)理、技術(shù)實(shí)施人員都能夠通過(guò)提問(wèn)的方式直接與數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行交互。借助chatgpt等自然語(yǔ)言處理能力，生成SQL變得更加簡(jiǎn)單，新手也能夠快速上手，具備更強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力。
6. 輕量的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用
引入了本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)，使用Python自帶的sqlite3庫(kù)創(chuàng)建了一個(gè)輕量的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。這為大佬在測(cè)試產(chǎn)品想法的時(shí)候提供了一個(gè)便捷的工具，同時(shí)也展示了AIGC在數(shù)據(jù)庫(kù)管理方面的靈活性。
7. text2SQL的實(shí)踐
通過(guò)安裝了相關(guān)庫(kù)，展示了text2SQL的實(shí)際應(yīng)用。使用LangChain將LLM（Language Model）和用戶(hù)之間鏈?zhǔn)竭B接，通過(guò)AIGC實(shí)現(xiàn)了對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢(xún)。這不僅提高了用戶(hù)與數(shù)據(jù)庫(kù)的交互體驗(yàn)，也讓產(chǎn)品經(jīng)理等非技術(shù)人員能夠更輕松地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。 以下哈士奇以一個(gè)簡(jiǎn)單的實(shí)例對(duì)大家進(jìn)行aigc對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)方面的實(shí)踐
導(dǎo)入相應(yīng)的數(shù)據(jù)包
#text2SQL
!pip install openai==0.28.1 #llm
!pip install langchain #AI框架
!pip install langchain-experimental #實(shí)驗(yàn) sql創(chuàng)建簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)庫(kù)
# 輕量的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，大佬一般在測(cè)試產(chǎn)品想法的時(shí)候用它
# 本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù) python 自帶
import sqlite3
# 數(shù)據(jù)庫(kù)連接句柄
conn = sqlite3.connect('FlowerShop.db')
# 游標(biāo)
cursor = conn.cursor()
# 執(zhí)行sql 完成支持sql 三大范式
cursor.execute('''
CREATE TABLE FLOWERS(
ID INTEGER PRIMARY KEY,
Name TEXT NOT NULL,
Type TEXT NOT NULL,
Source TEXT NOT NULL,
PurchasePrice REAL,
SalePrice REAL,
StockQuantity INTEGER,
SoldQuantity INTEGER,
ExpiryDate DATE,
Description TEXT,
EntryDate DATE DEFAULT CURRENT_DATE
);
''')
flowers = [ ('Rose', 'Flower', 'France', 1.2, 2.5, 100, 10, '2023-12-31', 'A beautiful red rose'), ('Tulip', 'Flower', 'Netherlands', 0.8, 2.0, 150, 25, '2024-12-31', 'A colorful tulip'), ('Lily', 'Flower', 'China', 1.5, 3.0, 80, 5, '2023-12-31', 'An elegant white lily'), ('Daisy', 'Flower', 'USA', 0.7, 1.8, 120, 15, '2023-12-31', 'A cheerful daisy flower'), ('Orchid', 'Flower', 'Brazil', 2.0, 4.0, 50, 2, '2023-12-31', 'A delicate purple orchid')]
for flower in flowers:
cursor.execute('''
INSERT INTO Flowers(Name, Type, Source, PurchasePrice, SalePrice, StockQuantity, SoldQuantity, ExpiryDate, Description )
VALUES(?,?,?,?,?,?,?,?,?);
''', flower)
# 事務(wù)
conn.commit()
# 關(guān)閉數(shù)據(jù)庫(kù)連接 為了并發(fā) 減少線程數(shù)
conn.close()使用AIGC進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)操作使得數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用更靈活
from langchain.utilities import SQLDatabase
from langchain.llms import OpenAI
from langchain_experimental.sql import SQLDatabaseChain
#數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象
db=SQLDatabase.from_uri("sqlite:///FlowerShop.db")
# 返回openai實(shí)例 細(xì)節(jié)出來(lái)
llm = OpenAI(temperature=0,verbose=True,api_key＝'你的key')
#Chain 起來(lái)這些
#langchain 提供了各種chain
db_chain =SQLDatabaseChain.from_llm(llm,db,verbose=True)
response=db_chain.run("有多少種不同的鮮花")
print(response)結(jié)論
通過(guò)上述實(shí)例，我們看到AIGC技術(shù)的廣泛應(yīng)用，使得數(shù)據(jù)分析變得更加普惠。從商業(yè)應(yīng)用到技術(shù)棧再到數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)，AIGC正推動(dòng)著一個(gè)更智能、更高效的數(shù)據(jù)分析未來(lái)。
本文深入探討幾個(gè)關(guān)鍵方向，包括GPTs應(yīng)用商店、Python技術(shù)棧、生成代碼與開(kāi)發(fā)提效、數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)范式的創(chuàng)新，以及如何讓任何人都擁有數(shù)據(jù)分析的能力。文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-804045.html
這不僅讓專(zhuān)業(yè)人員更專(zhuān)注于創(chuàng)新，也讓任何人都能夠輕松擁有數(shù)據(jù)分析的能力。這標(biāo)志著一個(gè)更加開(kāi)放、智能的時(shí)代的來(lái)臨。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-804045.html
到了這里，關(guān)于AIGC：如何開(kāi)啟人工智能驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)分析新時(shí)代大門(mén)？的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
