Cos’è snowChat?

Che cos'è snowChat?

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Hai difficoltà con le query SQL complesse? Ti perdi in un mare di tabelle mentre cerchi un singolo dato? Non temere, perché ho creato snowChat per risolvere questi problemi!

In questo post, ti mostrerò:

  • Come incorporare uno schema Snowflake in un database vettoriale
  • Come creare una catena conversazionale utilizzando LangChain
  • Come collegare la risposta della catena a Snowflake
  • Come progettare un’interfaccia simile a una chat utilizzando Streamlit
  • Come distribuire la tua soluzione su Streamlit Community Cloud

❄️ Pronto per iniziare subito? Dai un’occhiata all’app e al codice completo.

Ma prima, parliamo di…

Che cos’è snowChat?

snowChat è un’applicazione potente e user-friendly che consente agli utenti di interagire con il proprio database Snowflake utilizzando query in linguaggio naturale.

snowChat sfrutta il modello GPT di OpenAI per convertire il linguaggio naturale in query SQL, rendendolo ideale per gli utenti che potrebbero non avere una solida comprensione della sintassi SQL. E ha un impatto trasformativo sull’interazione con i dati, accelerando e semplificando il processo decisionale basato sui dati.

Diamo un’occhiata alla tecnologia su cui è costruito snowChat:

  • Streamlit: La magia dell’interfaccia utente
  • Snowflake: La potenza del database
  • GPT-3.5 e LangChain: I maestri del modello di linguaggio
  • Supabase: Il virtuoso del database vettoriale

Ecco uno sguardo all’architettura di snowChat:

Tutto pronto? Iniziamo!

Come incorporare lo schema Snowflake in un database vettoriale

Per iniziare, segui questi passaggi:

  • Clona il repository GitHub
  • Esegui pip install -r requirements.txt per installare tutti i pacchetti richiesti
  • Ottieni il Data Definition Language (DDL) per tutte le tabelle da snowflake.account_usage.tables:
OPENAI_API_KEY=

#snowflakeACCOUNT=USER_NAME=PASSWORD=ROLE=DATABASE=SCHEMA=WAREHOUSE=