- РесурсыИспользование продуктаОнлайн-инструменты
- Цены
- Реферальная
Многие компании исследуют возможность использования AI чат-ботов для упрощения своих запросов данных, таких как данные о продажах за предыдущие недели. Однако традиционные решения на основе векторных баз данных часто не справляются с числовыми запросами. Эти базы данных предназначены для сравнения строк и могут не предоставлять структурированный анализ данных, необходимый для эффективных ответов на конкретные вопросы.
Векторные базы данных могут извлекать документы на основе сходства, но им не хватает контекста, необходимого для анализа числовых данных. Например, хотя вопрос о цене продукта может дать результаты, запрос о данных о продажах может привести к недостаточным ответам из-за недостатка контекста. Кроме того, отправка больших наборов данных языковой модели (LM) не является практичной из-за ограничений контекстного окна и соображений стоимости.
Чтобы решить эти проблемы, более эффективное решение заключается в возврате к SQL для управления данными. Этот подход не требует обширных знаний SQL и является экономически эффективным. Читая данные из Google Sheets, создавая таблицу PostgreSQL и вставляя строки, компании могут эффективно управлять своими данными и генерировать SQL-запросы для взаимодействия с AI.
Предложенный рабочий процесс начинается с подключения к Google Sheets и извлечения данных. Как только данные находятся в PostgreSQL, AI можно попросить сгенерировать SQL-запросы. Этот метод позволяет точно извлекать данные, не перегружая LM избыточной информацией, что обеспечивает возможность AI предоставлять точные ответы на конкретные вопросы.
После настройки базы данных PostgreSQL AI можно попросить ответить на конкретные вопросы, такие как данные о продажах за определенный диапазон дат. Обеспечивая понимание AI схемы базы данных, он может генерировать необходимые SQL-запросы для получения точных результатов. Этот процесс может потребовать некоторого проб и ошибок, но в конечном итоге приведет к более эффективной системе извлечения данных.
По мере развития технологий AI возможности SQL-агента, вероятно, улучшатся. Будущие улучшения могут позволить более сложную обработку и запросы данных. Быть в курсе этих разработок будет крайне важно для компаний, стремящихся максимизировать потенциал своих AI систем.
Создание эффективного AI чат-бота для запросов данных включает в себя понимание ограничений текущих технологий и использование SQL для структурированного управления данными. Реализуя четко определенный рабочий процесс, компании могут улучшить свои процессы извлечения данных и повысить точность ответов, сгенерированных AI.
В: Каковы проблемы использования AI чат-ботов для запросов данных?
О: AI чат-боты часто испытывают трудности с числовыми запросами из-за ограничений традиционных векторных баз данных, которые предназначены для сравнения строк и могут не предоставлять структурированный анализ данных, необходимый для эффективных ответов.
В: Почему векторные базы данных не подходят для анализа числовых данных?
О: Векторные базы данных могут извлекать документы на основе сходства, но им не хватает контекста, необходимого для анализа числовых данных, что приводит к недостаточным ответам на конкретные вопросы, такие как данные о продажах.
В: Какое предложенное решение для лучшего управления данными?
О: Предлагается вернуться к SQL для управления данными, так как это экономически эффективно и не требует обширных знаний SQL, что позволяет компаниям эффективно управлять своими данными.
В: Как компании могут реализовать предложенный рабочий процесс?
О: Рабочий процесс включает в себя подключение к Google Sheets для извлечения данных, их хранение в базе данных PostgreSQL, а затем запрос AI на генерацию SQL-запросов для точного извлечения данных.
В: Как AI может оптимизировать запросы данных после настройки базы данных PostgreSQL?
О: Как только база данных PostgreSQL настроена, AI можно попросить ответить на конкретные вопросы, понимая схему базы данных и генерируя необходимые SQL-запросы для получения точных результатов.
В: Какова важность непрерывного совершенствования в AI системах?
О: По мере развития технологий AI возможности SQL-агентов будут улучшаться, что позволит более сложную обработку и запросы данных, что крайне важно для компаний, чтобы максимизировать потенциал своих AI систем.
В: Что должны учитывать компании при создании AI чат-бота для запросов данных?
О: Компании должны понимать ограничения текущих технологий и использовать SQL для структурированного управления данными, чтобы улучшить процессы извлечения данных и повысить точность ответов, сгенерированных AI.