Zet natuurlijke taal om in SQL-query's met behulp van open-source text2SQL-modellen en ons Workflows-orchestratiesysteem. Deze uitgebreide demo van @tuanacelik laat zien hoe je geavanceerde text-to-SQL-toepassingen kunt bouwen die complexe query's kunnen begrijpen en nauwkeurige SQL kunnen genereren: 🔍 Semantische tabelophaling met behulp van @snowflakedb's arctic-embed-l model om relevante databasetabellen te vinden op basis van de intentie van de query 🧠 Arctic Text-to-SQL-model aangeboden met @ollama voor nauwkeurige SQL-generatie vanuit natuurlijke taal ⚡ Multi-step workflow-orchestratie die alles afhandelt van tabelselectie tot responsynthese 🛡️ Ingebouwde foutafhandelings- en fallbackmechanismen voor productieklare toepassingen Het systeem combineert gespecialiseerde embedding- en text-to-SQL-modellen met ons workflowframework om een robuuste pijplijn te creëren die query's zoals "Wat was het jaar dat The Notorious B.I.G werd getekend bij Bad Boy?" kan afhandelen en automatisch de juiste tabellen kan vinden en de juiste SQL kan genereren. Volledige implementatie met installatie-instructies: