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能生成sql语句的ai模型或工具,能提供api调用的

Answer

以下是一些能生成 SQL 语句并提供 API 调用的 AI 模型或工具的相关信息:

OpenAI 的 GPT 系列模型,如 gpt-4-0613 和 gpt-3.5-turbo-0613 ,可以通过函数调用及其他 API 更新,让开发人员向模型描述函数,并让模型智能地选择输出一个包含调用这些函数所需参数的 JSON 对象。但需要注意的是,为了让 ChatGPT 返回符合要求的 JSON 格式,prompt 的定制尤为重要和复杂。

在使用代码执行来进行更精确的计算或调用外部 API 时,不能依赖模型自行准确地执行算术或长计算。可以指示模型编写和运行代码,例如将代码放入三重反引号中。生成输出后,可以提取并运行代码。同时,模型在正确使用 API 的指导下,可以编写使用 API 的代码,但需要通过提供 API 文档或代码示例进行指导。

但需要注意的是,执行模型生成的代码存在安全风险,建议在安全的沙箱环境中运行代码,避免潜在危害。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

目录:OpenAI 官方指南

不能依赖GPT自行准确地执行算术或长计算。在需要的情况下,可以指示模型编写和运行代码,而不是进行自己的计算。特别是,可以指示模型将要运行的代码放入指定的格式中,例如三重反引号。生成输出后,可以提取并运行代码。最后,如果有必要,可以将代码执行引擎(即Python解释器)的输出作为输入提供给下一个查询的模型。|系统|您可以通过用三重反引号将其括起来来编写和执行Python代码,例如,```code goes here```。使用它来执行计算。||-|-||用户|找出以下多项式的所有实值根:3*x5 - 5*x4 - 3*x**3 - 7*x - 10。|代码执行的另一个好用例是调用外部API。如果指导模型正确使用API,则它可以编写使用它的代码。通过向模型提供说明如何使用API的文档和/或代码示例,可以指导模型如何使用API。警告:执行模型生成的代码本身并不安全,任何试图执行此操作的应用程序都应采取预防措施。特别是,需要一个沙盒代码执行环境来限制不受信任的代码可能造成的危害。

ChatGPT 助力数据分析:实际案例与技巧

可以发现为了让ChatGPT返回符合要求的JSON格式,prompt的定制就尤为重要和复杂。好消息是,在当地时间6月13日,OpenAI发布函数调用及其他API更新。现在开发人员可以向gpt-4-0613和gpt-3.5-turbo-0613描述函数,并让模型智能地选择输出一个包含调用这些函数所需参数的JSON对象。这是一种更可靠地将GPT的能力与外部工具和API连接起来的新方法。传送门:[Function calling and other API updates](https://openai.com/blog/function-calling-and-other-api-updates)官网有很详细的例子,这里就不再描述代码了。我用本文案例总结大致流程:有个好处是不需要让ChatGPT生成SQL了,减少SQL注入的风险。本地写一个函数执行this.app.mysql.select(table,condition),根据GPT返回的函数名、参数(字段和where)来查询数据,更为安全。但这个方法又有局限性,事先定义函数查询不如SQL查询来的灵活,所以这里也可以让函数改为SQL查询this.app.mysql.query(sql),GPT的函数调用改为:getSqlQuery(sql:string),函数名getSqlQuery,参数:sql,更为灵活。总结:让GPT与函数调用结合,本地控制返回JSON格式,prompt的定制更为简单,AI的输出更为可控。根据实际业务需求采用函数查询或SQL查询,值得一试![heading2]SQL分析示例[content]注:以下SQL分析的数据均是在数据库中伪造的数据,仅供测试。分析每种图表的使用情况分析图表类型是柱状图的创建时间和数量

提示工程: 如何与大型语言模型高效沟通【OpenAI官网翻译】

语言模型本身无法可靠地进行算术或长时间计算。在需要这样做的情况下,可以指导模型编写并运行代码,而不是进行自己的计算。特别是,可以指导模型将要运行的代码放入指定格式,如三重反引号。生成输出后,可以提取并运行代码。如果需要,可以将代码执行引擎(即Python解释器)的输出提供给模型,以便进行下一个查询。|角色|内容||-|-||SYSTEM|你可以通过用三重反引号将Python代码括起来,例如代码写在这里来编写和执行Python代码。使用这种方式进行计算。||USER|求解以下多项式的所有实根:3*x**5 - 5*x**4 - 3*x**3 - 7*x - 10。|另一个代码执行的好用例是调用外部API。如果模型在正确使用API的指导下,它可以编写使用它的代码。可以通过提供API文档或代码示例,指导模型如何使用API。|角色|内容||-|-||SYSTEM|你可以通过用三重反引号将Python代码括起来,例如代码写在这里来编写和执行Python代码。你还可以使用以下模块向用户的朋友发送消息:<br>python<br>import message<br>message.write(to="John",message="嘿,下班后一起聚一聚?")<br>|警告:执行模型生成的代码存在安全风险。建议在安全的沙箱环境中运行代码,避免潜在危害。

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2025-02-18
动漫制作中如何使用ai辅助工作
在动漫制作中使用 AI 辅助工作,大致流程如下: 1. 面临时间和金钱的双重压力,需找到适合的制作捷径。AI 目前主要是辅助工具,负责搞定图和片,其他部分仍依赖人工。 2. 效率至关重要。和视频相关的所有内容、资料都记录在飞书文档里。 3. 分工方面,有人负责前期的内容构思和脚本编写,有人主要负责图片、视频生成和视频剪辑。 4. Midjourney 提示词围绕皮克斯、迪士尼、3D 风格来写,例如:"a small white Chiense dragon,anthropomorphic,Smile with surprise,wearing a school uniform,looking at a blurry gift box in the foreground,super closeup shot,camera focus on his face,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style,blurry classroom scene,bright sunshinear 16:9niji 6",重点是"a small white Chiense dragon,anthropomorphic,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style",尺寸比例 16:9,模型选择 niji 6,其他根据需求调整。 5. 动画制作主要使用 Runway,因其控制笔刷有优势。
2025-02-18
传统AI、大模型、AGI的区别
传统 AI、大模型、AGI 存在以下区别: 传统 AI: 语音技能 NLU 通常通过一系列规则、分词策略等训练而成。 运作逻辑规律可观测,具有 ifelse 式的逻辑性。 大模型: 凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性。 运作逻辑难以观测,脱离了 ifelse 的层面。 Transformer 是其底层结构,是一个大参数(千亿级别)的回归方程,底层是 function loss 损失函数,能在一定 prompt condition 情况下,repeat 曾经出现过的数据内容,实现“生成”能力。 大语言模型是一个 perfect memory,repeat 曾经出现的内容。与 Alpha Go 相比,Alpha Go 是增强学习模型,有推理能力,而大语言模型这块很弱。 AGI(通用人工智能): 部分人觉得 LLM(大语言模型)具有 AGI 潜力,但 LeCun 反对。 目前对于能否到达 AGI 阶段尚不明确。 在公众传播层面: AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容,后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容。 LLM 指 NLP 领域的大语言模型,如 ChatGPT。 GenAI 是生成式人工智能模型,国内官方政策文件使用这个词相对科学,涵盖了 LLM 和 AIGC。 公众传播一般会混用上述名词,但底层是 transformer 结构。
2025-02-18
AI带来的新工作岗位
以下是关于 AI 带来的新工作岗位的相关信息: 2023 年,AI 将会替代 4 亿 8 亿工作岗位,同时也会增加 5.55 8.90 亿新岗位。计算被替代的岗位主要是查看岗位的任务构成,其中重复性高的任务容易被替代,而灵活、非常规、创造性的岗位更难被取代。 随着生成式人工智能技术的发展,在编程、自动化任务处理和内容创作等方面展现出惊人的能力,这威胁到了一些技术岗位的存在,如系统管理员、数字营销文案撰写等。但同时也为能够适应新环境的技术工作者带来了新机遇,例如云架构师、网络架构师和企业架构师等职位,因为这些工作不仅需要技术知识,更需要人际交往、团队领导和复杂决策制定的能力。 此外,OpenAI COO 提到 AI 可能创造新工作机会。
2025-02-18
有哪些在企业内部落地应用AI大模型工具的实践案例?不要营销文案生成、代码开发助手、智能客服问答机器人这种太常见的
以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例: 1. 阿里云百炼: 智能体应用:能够弥补大模型的不足,如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道,期望为客户提供产品咨询服务,以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手:通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库,并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据,并通过复杂文档解析和视觉增强技术,提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线,需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院: AI 模特(虚拟换装):支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售: 推广文案写作:通过内置的多样化营销场景的文体模板,基于用户输入的创作主题以及参考素材,大模型即可为您生成对应的营销文案,为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业: VOC 挖掘:是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录,都可以使用。通过选中或自定义标签,即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高;对于业务标签变动频繁的情况,也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜:基于深度调优的对话大模型,为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。
2025-02-18
openAI关于道德规范的调整是什么
OpenAI 在道德规范方面的调整包括以下内容: 1. OpenAI 认为通过分析 ChatGPT 和 GPT4 用户对数百万条提示的反应,能获得知识以使未来的产品符合道德规范。 2. 随着公司承担更多任务并投入更多商业活动,有人质疑其在多大程度上能集中精力完成降低灭绝风险等任务。 3. OpenAI 与数以百计的内容审核员签订合同,对模型进行教育,使其了解对用户提示做出的不恰当或有害回答。 4. 山姆·奥特曼曾强调 AI 可能带来的潜在灾难,如大规模虚假信息传播、网络攻击以及威权政府滥用等,并对 OpenAI 最初的开放性承诺进行重新考虑。 5. 公司领导层认为董事会作为非营利性控制实体的一部分,将确保营收和利润的驱动力不会压倒最初的想法。但目前 OpenAI 还不清楚 AGI 到底是什么,其定义将由董事会决定。
2025-02-18
配置“DeepSeek-R1”模型的 API key:基础 URL 为 https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3,填好之后点击保存,关掉提醒弹窗。请对于这一步进行细节说明
以下是配置“DeepSeekR1”模型的 API key 的详细步骤: 1. 注册并登录火山引擎,点击立即体验进入控制台:https://zjsms.com/iP5QRuGW/ (火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台)。 2. 创建一个接入点:点击在线推理创建推理接入点。 3. 为接入点命名为“DeepSeekR1”。如果出现“该模型未开通,开通后可创建推理接入点”的提示,点击“立即开通”,勾选全部模型和协议,一路点击开通(免费)。如果无提示则直接到第 5 步,点击确认接入。 4. 确认以下无误后,点击“确认接入”按钮。 5. 自动返回创建页面。发现多出一行接入点名是“DeepSeekR1”,复制这个推理点的 ID 放到微信里保存。 6. 保存后再点击【API 调用】按钮,进入后点击【选择 API Key 并复制】。如果已经有 API key 了,就直接查看并复制。如果没有,则点击【创建 API key】,复制好之后,放到微信里保存。 7. 也可以使用其他插件,下面为举例示意使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器,点击此链接,安装浏览器插件,添加到拓展程序:https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。 8. 打开聊天页面,点击右上角的插件列表,找到 Page Assist 插件,点击打开。 9. 基础 URL 填写:https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ,填好之后,点击保存,关掉提醒弹窗。 10. 配置完成。
2025-02-15
cursor怎么给微信小程序接dify的API?
要将 Dify 的 API 接入微信小程序,您可以参考以下内容: 1. GitHub 上的相关项目:https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat 和 https://github.com/hanfangyuan4396/difyonwechat 。 2. API 扩展说明:https://docs.dify.ai/zhhans/guides/extension/apibasedextension ,但 0.8.3 版本可能不再使用(使用时可能需要自行修改或提交 PR)。 3. 接入企业微信的步骤: 创建聊天助手应用:在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用,获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目:下载并安装依赖。 填写配置文件:在项目根目录创建 config.json 文件,填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信:快速启动测试,扫码登录,进行对话测试,可以选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信:创建知识库,导入知识库文件,创建工作流编排聊天助手应用,设置知识检索节点和 LLM 节点,发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信:创建 Agent 应用,设置对话模型和添加工具,生成 API 密钥,填写配置文件,启动程序并进行测试。更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat
2025-02-10
请提供deepSeek api的具体调用文档
以下是关于 DeepSeek 的相关信息: 网址:https://www.deepseek.com/zh 。国内能访问,网页登录方便,目前完全免费。 使用方法: 搜索 www.deepseek.com ,点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 DeepSeek 。 认真阅读开场白之后,正式开始对话。 特点: 很方便,只需要获得游戏代码即可。 对于新手较为推荐。 相关工具:HiDeepSeek 能让 DeepSeek 的能力更上一层楼,它能让 AI 像人类交流时那样展示思考过程,不是要让 AI 变得更聪明,而是要让其思考过程更易理解。使用时可参考以下步骤: 用 Coze 做小测试进行效果对比。 设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件、通过提示词文件让 DeepSeek 实现联网和深度思考功能、优化输出质量等。 完整提示词版本为 v 1.3 。 特别鸣谢李继刚和 Thinking Claude 等为相关设计提供帮助和灵感。
2025-02-08
deepseek现在哪里能有可用的api
DeepSeek 可用 API 的获取方式如下: 1. 首先访问 deepseek 的官网(https://www.deepseek.com/)。 2. 进入右上角的 API 开放平台。 3. 早期 deepseek 有赠送额度,如果没有赠送的余额,可以选择去充值,支持美元和人民币两种结算方式,以及各种个性化的充值方式。 4. 创建一个 API key,注意,API key 只会出现一次,请及时保存下来。 在设置代码编辑器方面: 1. 可以下载 cursor(https://www.cursor.com/)或者 vscode(https://code.visualstudio.com/),只要代码编辑器可以下载插件即可。 2. 以 cursor 作为代码编辑器为例,下载安装后,在插件页面搜索并安装 Roocline。 3. 安装完后,打开三角箭头,就可以看到 RooCline,选中并点击齿轮,进入设置,依次设置: API Provider:选择 DeepSeek。 API Key:填入已创建的 key。 模型:选择 DeepSeekreasoner。 语言偏好设置。 记得把 HighRisk 选项都打开,这样 AI 才能帮您自动生成文件。最后做完所有不要忘记点击 Done 保存修改。 4. 在聊天框输入产品需求,输入需求后点击星星优化提示词,最终得到想要的结果。 此外,关于 DeepSeek 还有以下信息: 1. 游戏科学创始人、黑神话悟空制作人冯骥认为 DeepSeek 可能是个国运级别的科技成果,它具有强大的推理能力、便宜的训练开销与使用费用、开源、免费、联网、本土等优势。 2. 如果非要给 DeepSeek 在全球的人工智能玩家里找一个对标的话,它有点像 2022 年之前的非营利性学术研究机构 OpenAI 和 DeepMind。DeepSeek 目前看上去不太注重产品运营和商业方面的举措。
2025-02-06
有什么可以在手机端使用ai工具api的聚合聊天aiapp吗
以下是一些在手机端可以使用 AI 工具 API 的聚合聊天 App 相关信息: OpenAI 与 Apple 合作在 iPhone 端实现了 ChatGPT 功能集成,包括 Siri 智能化升级、写作助手、相机 AI 视觉和跨应用使用等功能。例如,Siri 面对复杂或创意性请求会交由 ChatGPT 处理,iPhone 的文本编辑功能提供文本润色、语法检查、内容生成等,长按相机控制键可启动视觉智能功能,所有功能界面都内置了快捷入口直达 ChatGPT 应用。 此外,移动应用榜单中有一些相关应用,如在移动领域月活跃用户数排名榜首的 ChatGPT,还有微软基于 AI 技术全新打造的搜索引擎 Bing、照片美化和虚拟形象制作工具 Remini 等。有五家 AI 公司实现了“双线作战”,它们的网页端、移动端应用双双跻身前 50 强榜单,如 ChatGPT、Character.AI、chatbot 平台 Poe,以及图片编辑应用 Photoroom、Pixelcut。
2025-02-05
你能调用deepseekR1的API吗?
DeepSeekR1 的 API 调用步骤如下: 1. 首先到 DeepSeek 的官网(https://www.deepseek.com/),进入右上角的 API 开放平台。 2. 早期 DeepSeek 有赠送额度,如果没有赠送的余额,可以选择去充值。支持美元和人民币两种结算方式,以及各种个性化的充值方式。 3. 创建一个 API key,注意,API key 只会出现一次,请及时保存下来。 4. 接下来,下载 Cursor(https://www.cursor.com/),或者 VSCode(https://code.visualstudio.com/),只要代码编辑器可以下载插件即可。 5. 以 Cursor 作为代码编辑器为例,下载安装后,在插件页面搜索并安装 Roocline。 6. 安装完后,打开三角箭头,就可以看到 RooCline,选中并点击齿轮,进入设置,依次设置: API Provider:选择 DeepSeek。 API Key:填入已创建的 key。 模型:选择 DeepSeekreasoner。 语言偏好设置。 小贴士:记得把 HighRisk 选项都打开,这样 AI 才能帮您自动生成文件。 7. 最后做完所有不要忘记点击 Done 保存修改。 8. 在聊天框输入产品需求,输入需求后点击星星优化提示词,最终得到想要的结果。
2025-02-05
目前我有个数据源头,可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段: 发货日期 物料编号 物料描述 板块 实际已交货量 销售单位 金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家 品牌; 我需要创建一个智能体助手,用于分析这些数据,这个智能通助手需要能按用户需要,分析各个维度的数据,并按板块等维度汇总,并转为柱状图图表表现出现,并表现用户所有日期的近一周的变化,并阐明变化或波动是由哪些数据导致的? 结合以上需求,我需要在飞书上构建一个企业每日利润表分析与汇报助手,该选定哪种prompt框架
很抱歉,目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说,构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面: 1. 明确数据来源和格式:清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库,以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标:如按板块、国家等维度汇总数据,关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围:明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求:指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因:阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。
2025-02-15
目前我有个数据源头,可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段: 发货日期 物料编号 物料描述 板块 实际已交货量 销售单位 金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家 品牌; 我需要创建一个智能体助手,用于分析这些数据,这个智能通助手需要能按用户需要,分析各个维度的数据,并按板块等维度汇总,并转为柱状图图表表现出现,并表现用户所有日期的近一周的变化,并阐明变化或波动是由哪些数据导致的?
要创建这样一个智能体助手来分析您提供的数据,以下是一些建议的步骤: 1. 数据获取与预处理: 从 Excel 或 MySQL 数据库中读取数据。 对数据进行清洗和预处理,例如处理缺失值、异常值等。 2. 数据分析与计算: 按照用户需求的维度(如板块、国家、品牌等)对数据进行分组和汇总计算。 计算近一周的数据变化情况。 3. 图表生成: 使用合适的图表库(如 matplotlib、Seaborn 等)将汇总后的数据以柱状图的形式展示。 4. 变化原因分析: 通过比较不同维度的数据,找出导致变化或波动的关键因素。 在技术实现方面,您可以使用 Python 编程语言来完成上述任务。例如,使用 Pandas 库进行数据处理和分析,使用 Matplotlib 库生成图表。希望这些建议对您有所帮助,如果您在实现过程中遇到具体的技术问题,欢迎随时向我咨询。
2025-02-15
ai可以帮助我写sql吗
AI 可以帮助您写 SQL。以下为您提供一些相关信息和示例: 在 COZE 工作流中,如果您不会写 SQL 代码,可以将需求发送给豆包,例如“学习这个文档 https://www.coze.cn/docs/guides/database,然后帮我撰写用于工作流的 sql”,并提供具体的需求,如要操作的数据表、要执行的操作以及相关条件等,豆包会为您生成相应的 SQL 语句,如“INSERT INTO user_question_answer”,您将其复制到数据库节点里面 SQL 的位置,试运行成功后即可发布工作流记录对应数据到数据库。 金融服务业中,生成式 AI 可以帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,实现分析的自动化,发现模式,为预测建议输入,还能帮助自动创建报告等内容。 以下是一些推荐的 text2sql 相关的 AI 工具及其链接: Text2SQL:将英文转换为 SQL 查询。链接:https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat ai2sql:高效且无错误的 SQL 构建器。链接:https://www.ai2sql.io/ EverSQL:从 SQL 查询翻译英文文本。链接:https://www.eversql.com/sqltotext/ SupaSQL:从 NLP 生成 SQL 查询。链接:https://supasql.com/ SQLgenius:使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接:https://sqlgenius.app/ SQL Chat:与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接:https://www.sqlchat.ai/ SQL Ease:从自然语言输入生成 SQL 查询。链接:https://sqlease.buildnship.in/ Talktotables:翻译和查询数据库。链接:https://talktotables.com/ 此外,还有几个知名的 text2sql 项目,如 SQLNet(使用深度学习方法解决 text2sql 任务的项目)、Seq2SQL(将自然语言转换为 SQL 查询的序列到序列模型)、Spider(一个大规模的 text2sql 数据集及其相关的挑战)。
2025-01-18
ai生成sql语句
以下是关于 AI 生成 SQL 语句的相关内容: 在 COZE 工作流【数据库】节点教程中,如果不会写 SQL 代码,可以利用 AI 帮助生成。具体步骤为:将需求发送给豆包,如提供数据库表名称、存储字段名称及具体操作等,豆包会返回相应的 SQL 语句,如“INSERT INTO user_question_answer”,将其复制到数据库节点的 SQL 位置,试运行成功后发布工作流即可记录对应数据到数据库。首席组织官组织管理专家的相关链接为:https://www.coze.cn/store/bot/7380733113476890659?panel=1&bid=6cs0gi5847g0j 。 一些推荐的 text2sql 相关的 AI 工具及其链接包括:Text2SQL 将英文转换为 SQL 查询,链接:https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat ;ai2sql 高效且无错误的 SQL 构建器,链接:https://www.ai2sql.io/ ;EverSQL 从 SQL 查询翻译英文文本,链接:https://www.eversql.com/sqltotext/ ;SupaSQL 从 NLP 生成 SQL 查询,链接:https://supasql.com/ ;SQLgenius 使用自然语言的 SQL 查询生成器,链接:https://sqlgenius.app/ ;SQL Chat 与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端,链接:https://www.sqlchat.ai/ ;SQL Ease 从自然语言输入生成 SQL 查询,链接:https://sqlease.buildnship.in/ ;Talktotables 翻译和查询数据库,链接:https://talktotables.com/ 。同时,还可以查看几个知名的 text2sql 项目,如 SQLNet 一个使用深度学习方法解决 text2sql 任务的项目;Seq2SQL 一个将自然语言转换为 SQL 查询的序列到序列模型;Spider 一个大规模的 text2sql 数据集及其相关的挑战。 在 ChatGPT 助力数据分析中,对于 SQL 分析,需要反复校验是否为 SELECT SQL 语句,以防 AI 不完全可控及用户恶意输入。同时,到 AI 分析步骤要拼接上下文,以便更好理解数据和字段意义。对于表结构长类型字段,要控制查询以防 token 消耗过多。对于个性化分析,用户上传的数据解析后要判断格式是否符合要求,超长可限制截取。在前端解析数据可直接用于渲染图表,还需支持用户补充输入以辅助 AI 分析。
2024-11-19
改写SQL的prompt
以下是关于改写 SQL 的相关内容: Claude 官方提示词:包括作为专家研究助理,通过引证支持回应获取文档内容相关问题的答案,先找出文件中最相关引语并按编号打印,然后按特定格式回答问题并在相关句子结尾引用引语编号。同时还有将日常语言变成 SQL 查询语句的相关提示。 数据库:以记录日常开支的 Bot 为例,介绍通过自然语言与 Bot 交互来插入或查询数据库中的数据,在 Prompt 中操作数据表时需明确操作和涉及字段、添加数据表、进行调试和查看已存数据。 ChatGPT 助力数据分析:流程包括限定 SELECT SQL 语句、提供表结构信息、校验生成的 SQL、根据数据维度选择不同 prompt 进行数据分析以及注意结果数据的处理。
2024-09-30
关于text2sql的prompt
以下是一些推荐的 text2sql 相关的 AI 工具及其链接: Text2SQL:将英文转换为 SQL 查询。链接:https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat ai2sql:高效且无错误的 SQL 构建器。链接:https://www.ai2sql.io/ EverSQL:从 SQL 查询翻译英文文本。链接:https://www.eversql.com/sqltotext/ SupaSQL:从 NLP 生成 SQL 查询。链接:https://supasql.com/ SQLgenius:使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接:https://sqlgenius.app/ SQL Chat:与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接:https://www.sqlchat.ai/ SQL Ease:从自然语言输入生成 SQL 查询。链接:https://sqlease.buildnship.in/ Talktotables:翻译和查询数据库。链接:https://talktotables.com/ 此外,还有以下几个知名的 text2sql 项目: SQLNet:一个使用深度学习方法解决 text2sql 任务的项目。 Seq2SQL:一个将自然语言转换为 SQL 查询的序列到序列模型。 Spider:一个大规模的 text2sql 数据集及其相关的挑战。
2024-09-30
我想要做一个ai工具,针对电子元器件行业,我来提供专业术语翻译的知识库和固定描述语句翻译方法,希望上传中文PDF后,可以下载一个翻译好的PDF,0编程基础应该怎么做呢
对于您这种没有编程基础但想要制作针对电子元器件行业的 AI 工具来实现中文 PDF 上传并下载翻译好的 PDF 的需求,以下是一些建议: 首先,您需要学习一些基本的 AI 概念和技术知识,了解自然语言处理(NLP)的基本原理。 其次,可以考虑使用现有的无代码或低代码 AI 开发平台。这些平台通常具有可视化的界面和易于操作的工具,能够帮助您在不编写代码的情况下构建简单的 AI 应用。 然后,针对您的专业术语翻译需求,需要对电子元器件行业的术语进行系统整理和分类,建立一个清晰的术语库。 同时,确定固定描述语句的翻译规则和方法,并将其转化为可在 AI 工具中应用的逻辑。 在实施过程中,要不断测试和优化您的工具,以确保翻译的准确性和质量。 总之,虽然没有编程基础会增加一定的难度,但通过合理利用现有资源和持续学习,您是有可能实现这个目标的。
2025-01-04
我想要做一个ai工具,针对电子元器件行业,我来提供专业术语翻译的知识库和固定描述语句翻译方法,希望上传中文PDF后,可以下载一个翻译好的PDF
目前针对您想要针对电子元器件行业制作一个能上传中文 PDF 并下载翻译好的 PDF 的 AI 工具的需求,暂时没有相关的现成内容和方法。但您可以考虑以下步骤来实现这一目标: 1. 数据准备:收集和整理电子元器件行业的专业术语、固定描述语句以及对应的翻译,构建一个丰富准确的知识库。 2. 选择合适的技术:例如自然语言处理技术和机器翻译算法,以实现对中文 PDF 的翻译。 3. 开发工具界面:设计一个用户友好的界面,方便用户上传中文 PDF 和下载翻译后的 PDF。 4. 测试和优化:对工具进行充分的测试,根据测试结果不断优化翻译的准确性和工具的性能。 这是一个较为复杂的项目,需要一定的技术和资源投入,但如果成功实现,将为电子元器件行业带来很大的便利。
2025-01-04
我想让AI帮我润色一下文章讨论部分的一个段落,这个段落现在非常零碎,语句凌乱,句子表述杂乱无章,不符合科研论文用语习惯,我应该如何发出命令
如果您想让 AI 帮您润色科研论文中讨论部分的一个段落,您可以这样发出命令:首先,清晰地向 AI 描述段落的具体问题,比如指出语句零碎、表述杂乱无章等情况。然后,明确您的需求,例如要求 AI 按照科研论文的用语习惯对段落进行逻辑梳理、语句优化和词汇精准化处理,使段落表达清晰、连贯、准确且符合学术规范。您可以这样表述:“请帮我优化以下这段讨论部分的内容,它目前语句零碎、表述混乱,不符合科研论文的用语习惯。请帮我重新组织语言,使其逻辑清晰、表达准确,符合科研论文的规范要求。”
2024-09-22