使用人工智能查詢 SQL 和 NoSQL 數據庫

利用人工智能查詢 sql 和 nosql 數據庫可極大地提高數據查詢效率。本文提出了一種創新解決方案，藉助 servicequery.openai 項目，通過自然語言處理，人工智能可以解讀用戶查詢並生成必要的 sql 或 nosql 查詢。該解決方案採用安全入口點訪問數據，簡化跨不同數據庫平臺的數據查詢，即使對於複雜查詢，也能分解成更小、易於管理的部分。源代碼已上傳至 github，用戶可以通過 servicequery.openai 訪問，幷包含一個控制檯項目，允許使用簡單的內存對象列表進行測試。

無縫查詢和分析來自多個來源的數據的能力對於企業來說是一項至關重要的優勢。隨着人工智能的興起，這一過程變得更加高效和強大。在本文中，我們將探討如何利用人工智能查詢 SQL 和 NoSQL 數據庫，使用我構建的一個創新開源項目，簡化跨不同數據庫平臺的數據查詢。

源代碼

本示例的源代碼已上傳至 GitHub，可通過 ServiceQuery.OpenAI 找到： https: //github.com/holomodular/ServiceQuery-OpenAI

理解挑戰

查詢數據庫的傳統方法通常需要編寫複雜的 SQL 或 NoSQL 查詢、瞭解每種數據庫類型的複雜性以及手動集成結果。這可能非常耗時且容易出錯，尤其是在處理來自多個來源的大型數據集時。 

允許人工智能不受限制地訪問數據庫還存在安全問題。如果你向數據庫連接發送指令而不過濾或清理輸入，幻覺可能會導致它無意中創建/修改或刪除你的數據。

此解決方案的底層數據查詢使用 ServiceQuery.com。此開源庫允許您通過使用 .NET IQueryable 接口查詢任何 SQL 或 NoSQL 數據庫。這允許您利用人工智能來處理繁重的查詢工作，但使用安全的入口點來訪問您的數據，從而簡化此過程。

怎麼運行的

這些步驟採用自然語言處理功能來解釋用戶查詢並生成必要的查詢。其工作原理如下：

用戶輸入查詢：用戶首先以自然語言提供查詢，指定他們的數據需求，而不必擔心底層數據庫語法。

人工智能驅動的查詢解釋：然後，該庫使用生成式預訓練轉換器 (GPT) 處理用戶輸入，以瞭解查詢的意圖和所需的數據結構。它會考慮可用的表、列和數據類型，這些是查詢構建過程的一部分提供給用戶的。

查詢生成：

對於簡單查詢，GPT 會創建單個 SQL 或 NoSQL 查詢。

對於更復雜的查詢，GPT 將較大的查詢分解爲更小、更易於管理的部分，從而生成多個 SQL 或 NoSQL 查詢。

執行計劃創建：

GPT 通過爲每個子查詢生成函數調用來準備執行計劃，確保查詢的每個部分都按照正確的順序執行。

查詢執行：生成的查詢針對相應的 SQL 和 NoSQL 數據庫執行。然後根據原始指令編譯和處理結果。

結果編譯和返回：最後，GPT 創建一個函數調用來編譯結果並以一致的格式呈現給用戶。

源代碼中包含一個控制檯項目，允許您使用簡單的內存對象列表進行測試。將訪問令牌替換爲您自己的帳戶密鑰，將可查詢列表替換爲數據庫中的列表，然後立即開始查詢您的數據！

結論

通過利用人工智能的力量，您可以簡化查詢多個數據庫的過程，使更廣泛的受衆能夠使用它。無論您是開發人員、數據分析師還是企業主，這都可以幫助您充分發揮數據的潛力。

以上就是使用人工智能查詢 SQL 和 NoSQL 數據庫的詳細內容，更多請關注本站其它相關文章！