Wandle natürliche Sprache in SQL-Abfragen um, indem du Open-Source-Text2SQL-Modelle und unser Workflows-Orchestrierungssystem verwendest. Diese umfassende Demo von @tuanacelik zeigt, wie man anspruchsvolle Text-zu-SQL-Anwendungen erstellt, die komplexe Abfragen verstehen und präzise SQL generieren können: 🔍 Semantische Tabellenabfrage mit dem arctic-embed-l Modell von @snowflakedb, um relevante Datenbanktabellen basierend auf der Abfrageabsicht zu finden 🧠 Arctic Text-to-SQL-Modell, das mit @ollama bereitgestellt wird, für präzise SQL-Generierung aus natürlicher Sprache ⚡ Multi-Step-Workflow-Orchestrierung, die alles von der Tabellenauswahl bis zur Antwortsynthese abwickelt 🛡️ Eingebaute Fehlerbehandlung und Fallback-Mechanismen für produktionsbereite Anwendungen Das System kombiniert spezialisierte Embedding- und Text-zu-SQL-Modelle mit unserem Workflow-Framework, um eine robuste Pipeline zu schaffen, die Abfragen wie "In welchem Jahr wurde The Notorious B.I.G. bei Bad Boy unter Vertrag genommen?" verarbeiten und automatisch die richtigen Tabellen finden und das korrekte SQL generieren kann. Vollständige Implementierung mit Einrichtungsanweisungen: