免费做淘宝店铺招牌的网站,常用的网络推广方法,怎么建一个网站卖东西,中企动力科技股份有限公司上海第一分公司AIGC#xff1a;人工智能驱动的数据分析新时代
随着人工智能技术的迅猛发展#xff0c;我们正迎来数据分析的新时代#xff0c;其中AIGC#xff08;Artificial Intelligence with Generative Capabilities#xff09;的应用成为引领潮流的重要方向。本文将深入探讨几个关…AIGC人工智能驱动的数据分析新时代
随着人工智能技术的迅猛发展我们正迎来数据分析的新时代其中AIGCArtificial Intelligence with Generative Capabilities的应用成为引领潮流的重要方向。本文将深入探讨几个关键方向包括GPTs应用商店、Python技术栈、生成代码与开发提效、数据库查询范式的创新以及如何让任何人都拥有数据分析的能力。
1. GPTs应用商店正式发布
近期GPTs应用商店正式发布为企业带来了丰富的商机。其中一家具备AIGC思维的公司成功加入AI电商领域为行业注入新的活力。这预示着利用GPTs的强大能力企业可以提供更智能、个性化的服务从而在竞争激烈的市场中脱颖而出。
2. Python技术栈的应用
在技术栈方面Python依然是人工智能领域的核心。引入LangChain和后端API Flask为开发者提供了更高效的构建和部署AIGC解决方案的途径。这一技术组合为AIGC的应用提供了坚实的基础使开发者更专注于业务逻辑的实现。
3. 生成代码与开发提效
Copilt等代码生成工具的应用为开发人员提供了更高效的开发方式。利用AIGC的生成式能力开发者能够更快速地生成复杂的代码结构提高开发效率。在数据库查询方面SQL的生成和分析变得更加智能使得开发过程更为流畅。
4. SQL不再是查询或数据分析的必须
AIGC的自然语言处理能力为数据库查询带来了革命性的变化。SQL不再是数据分析的必须语言取而代之的是更自然、直观的交互方式。这一变革使得任何人都能够通过AIGC进行数据查询和分析不再局限于专业的SQL语法。
5. 新的数据库查询范式
在数据库查询方面我们正在迈向一个新的范式。用户、小编、老板、产品经理、技术实施人员都能够通过提问的方式直接与数据库进行交互。借助chatgpt等自然语言处理能力生成SQL变得更加简单新手也能够快速上手具备更强的学习能力。
6. 轻量的关系型数据库应用
引入了本地数据库使用Python自带的sqlite3库创建了一个轻量的关系型数据库。这为大佬在测试产品想法的时候提供了一个便捷的工具同时也展示了AIGC在数据库管理方面的灵活性。
7. text2SQL的实践
通过安装了相关库展示了text2SQL的实际应用。使用LangChain将LLMLanguage Model和用户之间链式连接通过AIGC实现了对数据库的查询。这不仅提高了用户与数据库的交互体验也让产品经理等非技术人员能够更轻松地进行数据分析。 以下哈士奇以一个简单的实例对大家进行aigc对于数据库方面的实践
导入相应的数据包
python复制代码#text2SQL
!pip install openai0.28.1 #llm
!pip install langchain #AI框架
!pip install langchain-experimental #实验 sql创建简单数据库
python复制代码# 轻量的关系型数据库大佬一般在测试产品想法的时候用它
# 本地数据库 python 自带
import sqlite3
# 数据库连接句柄
conn sqlite3.connect(FlowerShop.db)
# 游标
cursor conn.cursor()
# 执行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)
# 事务
conn.commit()
# 关闭数据库连接 为了并发 减少线程数
conn.close()使用AIGC进行数据库操作使得数据库应用更灵活
python复制代码from langchain.utilities import SQLDatabase
from langchain.llms import OpenAI
from langchain_experimental.sql import SQLDatabaseChain
#数据库对象
dbSQLDatabase.from_uri(sqlite:///FlowerShop.db)
# 返回openai实例 细节出来
llm OpenAI(temperature0,verboseTrue,api_key你的key)
#Chain 起来这些
#langchain 提供了各种chain
db_chain SQLDatabaseChain.from_llm(llm,db,verboseTrue)
responsedb_chain.run(有多少种不同的鲜花)
print(response)结果 通过上述实例我们看到AIGC技术的广泛应用使得数据分析变得更加普惠。从商业应用到技术栈再到数据库查询AIGC正推动着一个更智能、更高效的数据分析未来。这不仅让专业人员更专注于创新也让任何人都能够轻松拥有数据分析的能力。这标志着一个更加开放、智能的时代的来临。
