Ai
Georges Miloradovitch
Chercheur, rédacteur et intervieweur de cas d'utilisation
le 14 août 2024
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Codeur SQL est une famille de modèles d'apprentissage des langues conçus pour comprendre et générer des textes de type humain. Contrairement à d'autres LLM, tels que Qwen1.5, ce modèle est spécialisé dans la compréhension des entrées en langage naturel liées aux requêtes de base de données et leur conversion directe en code SQL, ce qui vous permet d'interagir avec les bases de données basées sur SQL.
Ce guide explore les différentes fonctionnalités de ce modèle d'IA, notamment l'architecture, les mécanismes opérationnels, les cas d'utilisation et les options d'utilisation dans les workflows Latenode. Vous découvrirez également le langage SQL et comprendrez comment SQL Coder s'y intègre. Continuez à lire ce guide pour explorer le potentiel de ce modèle !
Principaux plats à emporter: SQLCoder est un modèle d'IA optimisé par CodeLlama pour générer des requêtes SQL à partir du langage naturel. Il utilise une architecture Transformer avec des mécanismes d'auto-attention pour comprendre le texte et le convertir en commandes SQL. Latenode intègre SQLCoder pour améliorer ses flux de travail d'automatisation, permettant aux utilisateurs d'interagir avec des bases de données comme MySQL et Microsoft SQL Server de manière plus intuitive. Cette intégration réduit le codage manuel, minimise les erreurs et rationalise la gestion des bases de données.
Langage de requêtes structurées (SQL) est un langage de programmation pour la communication avec les bases de données relationnelles. Il permet aux utilisateurs d'effectuer diverses opérations sur les informations stockées dans ces bases de données, telles que l'interrogation, la mise à jour, l'insertion et la suppression. Il est fondamental dans la gestion des données structurées, organisées en tableaux composés de lignes et de colonnes. Voici cinq principaux types de requêtes :
En raison de sa structure, ce langage est utilisé dans différents types d'applications, des projets à petite échelle aux grands systèmes d'entreprise, et SQLcoder y contribue. Les bases de données relationnelles incluent MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, base de données Oracle, etc.Ces systèmes stockent les données dans un format structuré, ce qui facilite leur récupération, leur manipulation et leur stockage.
La prouesse de SQL dans la gestion des requêtes complexes, en particulier celles qui couvrent plusieurs tables interconnectées, explique son adoption généralisée. Ce langage offre une base solide pour maintenir l'exactitude et la cohérence des données, éléments essentiels dans les systèmes qui traitent des volumes d'informations importants. Notamment, les flux de travail automatisés de Latenode vous permettent de connecter MySQL et Microsoft SQL Server avec SQLcoder ou Codeur DeepSeek, qui peut écrire du code dans de nombreux formats, y compris SQL.
Comment cela fonctionne-t-il en pratique ? Imaginez que vous avez une base de données pour une boutique en ligne. L'une des tables est nommée 'clients', qui stocke des informations sur les clients, et un autre est 'ordres', qui contient des informations sur leurs commandes. Vous souhaitez trouver tous les clients qui ont passé une commande au cours du mois dernier et obtenir leurs noms et dates de commande. Vous devez donc écrire la requête suivante :
Bases de données simples basées sur le cloud comme Google Sheets et Airtable Les bases de données SQL sont conçues pour être simples, ce qui les rend plus faciles à utiliser, mais avec certaines limitations en termes de contrôle et de personnalisation des données. En revanche, les bases de données SQL nécessitent des connaissances plus spécialisées pour accéder aux données et les manipuler, ce qui implique généralement l'écriture de requêtes SQL. C'est là que Defog SQLcoder peut vous aider.
Ce modèle vous permet de générer différents types de requêtes SQL en fonction de vos invites. Vous pouvez décrire ce dont vous avez besoin en langage naturel et le modèle reconnaîtra votre intention et créera une requête SQL appropriée. Cela simplifie la gestion de la base de données en réduisant la nécessité de mémoriser la syntaxe et les commandes, en économisant du temps et en minimisant les erreurs lors de la rédaction des requêtes.
Par exemple, SQLcoder peut générer des requêtes telles que ALTER, qui modifie les structures de base de données, comme l'ajout de colonnes. GOUTTE est utilisé pour supprimer des tables ou des bases de données entières, une action puissante mais irréversible. TRONQUER supprime toutes les lignes d'une table tout en conservant sa structure intacte. INSCRIPTION combine les données de plusieurs tables et UNION fusionne les résultats de plusieurs SELECT Déclarations.
Il s'agit d'une adaptation affinée de CodeLlama, un modèle développé par Meta AI pour générer et discuter du code. Ce raffinement comprend une architecture innovante, des mécanismes opérationnels avancés et un grand nombre de paramètres. Ils fonctionnent ensemble pour améliorer les capacités du modèle d'IA Defog SQLcoder, et voici comment.
En IA, l'architecture fait référence à la conception et à la structure d'un modèle, définissant la manière dont les données circulent et sont traitées pour générer des résultats. Elle comprend les couches de neurones, leurs connexions et les méthodes d'apprentissage. Une architecture bien conçue est essentielle à l'efficacité du modèle dans des tâches telles que la traduction de langage ou la génération de requêtes SQL.
SQLcoder utilise une architecture Transformer, adaptée de CodeLlama. Conçue à l'origine pour gérer les tâches de génération et de reconnaissance de texte et utilisée dans des modèles tels que Faucon-7B, il utilise des mécanismes d'auto-attention pour comprendre le contexte et les relations entre chaque mot de votre invite et les convertir en commandes appropriées.
L'architecture de SQLcoder exploite en effet mécanismes d'auto-attention, qui permettent au modèle d'analyser simultanément toute la séquence d'entrée, en se concentrant sur chaque mot dans le contexte de la phrase entière. Il existe un mécanisme d'attention multi-têtesChaque « tête » permet au modèle de se concentrer simultanément sur différentes parties du texte d’entrée.
Cela permet de capturer plusieurs facettes de votre requête, telles que différentes colonnes, conditions ou relations entre les tables, aidant ainsi le modèle à déterminer les composants essentiels du texte qui sont essentiels à la génération SQL. La compétence du modèle dans la génération de SQL à partir de texte brut découle en effet de sa formation complète sur un ensemble de données vaste et diversifié d'exemples SQL.
Cette formation approfondie permet à Defog SQLcoder de comprendre les constructions SQL et de les appliquer avec précision, garantissant ainsi qu'il peut gérer les requêtes courantes et complexes avec précision et adaptabilité.
Les modèles d'IA s'appuient sur des valeurs numériques appelées paramètres pour traiter les informations sur leurs couches, ce qui leur permet d'analyser les données, de les transmettre entre les couches et de produire des résultats précis. poids, qui guident la gestion appropriée des données et la reconnaissance des modèles dans votre texte, et biais, qui facilitent le transfert de données entre couches.
Les deux types sont essentiels au bon fonctionnement de chaque couche, tandis que le nombre total de paramètres varie selon le modèle. SQLcoder propose plusieurs versions avec 7B, 15M et 70M paramètres, avec des versions plus grandes capables de s'attaquer à des tâches plus complexes. C'est relativement modeste par rapport aux meilleurs LLM comme Claudie 3 avec les 500 milliards de paramètres supposés, mais c'est suffisant pour la plupart des cas.
Plusieurs couches clés contribuent à sa capacité à traiter et à générer des requêtes SQL à partir du langage naturel. Couche d'intégration convertit les jetons d'entrée en vecteurs denses, les rendant ainsi adaptés au traitement par le modèle. Couche d'auto-attention active les mécanismes susmentionnés et permet à Defog SQLcoder de se concentrer sur les parties pertinentes de la séquence d'entrée en calculant les scores d'attention, ce qui permet de déterminer l'importance de chaque jeton par rapport aux autres.
Suite à cela, le Couche de feed-forward applique des transformations non linéaires à chaque jeton, permettant un traitement de données complexe. Couche de normalisation assure une entrée stable sur plusieurs couches en empêchant les paramètres de changer trop radicalement. Enfin, le Couche de sortie génère la requête SQL finale en fonction de l'entrée traitée. Ces couches sont empilées plusieurs fois, ce qui permet à SQLcoder de construire une compréhension profonde et nuancée du texte d'entrée.
Latenode simplifie l'automatisation avec sa plateforme low-code intuitive, permettant aux utilisateurs de créer des systèmes sophistiqués sans expertise approfondie en codage. Cet outil change la donne pour les entreprises qui cherchent à automatiser des routines, à lier divers logiciels ou à développer des applications personnalisées. Avec son éditeur visuel par glisser-déposerLatenode réduit le temps de développement, permettant un déploiement rapide de la solution.
La plateforme propose une gamme d'intégrations, se connectant à des services populaires comme Google Sheets, Slack, des bases de données SQL et des modèles d'IA comme Defog SQLcoder. Il existe un Requête HTTP nœud pour les systèmes API et un Noeud Javascript pour l'implémentation du code. Ils permettent aux utilisateurs de créer des flux de travail inter-systèmes même avec les services non disponibles dans la bibliothèque de Latenode. Si vous ne savez pas coder, un Assistant IA je peux écrire un extrait en fonction de votre invite.
En plus des intégrations low-code, la plateforme vous permet d'ajouter des nœuds déclencheurs qui activent un script par planification, par pression de bouton, par webhook et par vos actions dans une application tierce. Des fonctionnalités complètes de surveillance par bloc fournissent aux utilisateurs des informations précieuses sur les performances de leurs flux de travail.
Les workflows Latenode équipés de SQLcoder nécessitent moins de codage manuel, mais réduisent les erreurs et les coûts de temps, et offrent un contrôle accru sur vos actions dans les bases de données telles que MySQL et Microsoft SQL Server. La synergie entre les outils ouvre de nouvelles possibilités d'automatisation intuitive et basée sur les données.
Pour comprendre comment fonctionne le nœud d'intégration SQLcoder dans la pratique, vous devez créer un scénario simple. Il ne contient que trois nœuds : un déclencheur, SetVariable et le modèle d'IA lui-même.
Dans ce cas, vous pouvez considérer ces variables comme des capsules de texte que l'IA lit, mais elles n'occupent pas beaucoup d'espace dans sa fenêtre d'invite. Assurez-vous d'exécuter ce nœud pour la première fois afin que la variable apparaisse.
En plus, il y a votre rapide, où vous ajoutez uniquement la variable, et maximum de jetons pour la réponse. Ce workflow utilise la version sans historique, où le nombre de jetons est de 512, par défaut - 256.
Latenode ne prend en charge qu'une version de modèle avec 7 milliards de paramètres. Il s'agit de la configuration minimale, mais elle est largement suffisante pour générer des requêtes SQL pour les bases de données, par exemple :
Si le flux de travail fonctionne, tous les nœuds s'allument en vert. Les informations sur le fonctionnement du nœud SQLcoder apparaissent dans une fenêtre spéciale lorsque vous cliquez dessus. Vous pouvez ajouter des nœuds de base de données SQL pour interagir avec les informations à partir de là ou les connecter à d'autres applications : réseaux neuronaux, Notion, Clickup, Services Amazon, Google, Microsoft, etc. Avec les bonnes compétences, vous pouvez tout automatiser dans Latenode.
Inscrivez-vous maintenant pour commencer à utiliser Latenode gratuitement ! Vous disposez de 300 activations de scénarios disponibles, mais si vous avez besoin de plus de fonctionnalités, la plateforme offre l'accès à trois activations payantes options d'abonnementChacun offre davantage d'activations, de comptes liés, d'exécutions de scénarios parallèles et de nombreuses autres fonctionnalités.
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LesSQLCoder est un modèle d'IA conçu pour convertir les invites en langage naturel en requêtes SQL, permettant une interaction transparente avec les bases de données SQL.
SQLCoder s'intègre à Latenode pour automatiser la génération de requêtes SQL, simplifiant les flux de travail et réduisant le besoin de codage manuel.
SQLCoder utilise une architecture Transformer avec des mécanismes d'auto-attention pour interpréter et traiter avec précision les entrées en langage naturel.
LesSQLCoder peut générer des requêtes SQL pour diverses bases de données relationnelles, notamment MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server et Oracle Database.
Latenode fournit une plateforme low-code qui intègre SQLCoder, permettant aux utilisateurs de créer des workflows automatisés qui interagissent avec les bases de données SQL sans avoir besoin de connaissances approfondies en codage.
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