Przekształć naturalny język w zapytania SQL za pomocą modeli text2SQL open-source i naszego systemu orkiestracji Workflows. Ta kompleksowa demonstracja autorstwa @tuanacelik pokazuje, jak budować zaawansowane aplikacje text-to-SQL, które potrafią rozumieć złożone zapytania i generować dokładne SQL: 🔍 Semantyczne wyszukiwanie tabel za pomocą modelu arctic-embed-l od @snowflakedb, aby znaleźć odpowiednie tabele bazy danych na podstawie intencji zapytania 🧠 Model Arctic Text-to-SQL udostępniony z @ollama do precyzyjnej generacji SQL z naturalnego języka ⚡ Orkiestracja wieloetapowego przepływu pracy, która obsługuje wszystko, od wyboru tabel po syntezę odpowiedzi 🛡️ Wbudowane mechanizmy obsługi błędów i awaryjnego przełączania dla aplikacji gotowych do produkcji System łączy wyspecjalizowane modele osadzania i text-to-SQL z naszym frameworkiem przepływu pracy, aby stworzyć solidny pipeline, który potrafi obsługiwać zapytania takie jak "W którym roku The Notorious B.I.G podpisał kontrakt z Bad Boy?" i automatycznie znaleźć odpowiednie tabele oraz wygenerować poprawne SQL. Pełna implementacja z instrukcjami konfiguracji: