Ai
Jorge Miloradovitch
Pesquisador, redator e entrevistador de casos de uso
14 de agosto de 2024
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Codificador SQL é uma família de modelos de aprendizagem de línguas projetados para entender e gerar textos semelhantes aos humanos. Ao contrário de outros LLMs, como Qwen1.5, este modelo é especializado em entender entradas de linguagem natural relacionadas a consultas de banco de dados e convertê-las diretamente em código SQL, o que permite que você interaja com bancos de dados baseados em SQL.
Este guia explora os diferentes recursos deste modelo de IA, incluindo a arquitetura, mecanismos operacionais, casos de uso e as opções para usá-lo em fluxos de trabalho do Latenode. Você também aprenderá sobre a linguagem SQL e entenderá como o SQL Coder se integra a ela. Continue lendo este guia para explorar o potencial deste modelo!
Key Takeaways: SQLCoder é um modelo de IA ajustado do CodeLlama para gerar consultas SQL a partir de linguagem natural. Ele usa uma arquitetura Transformer com mecanismos de autoatenção para entender texto e convertê-lo em comandos SQL. O Latenode integra o SQLCoder para aprimorar seus fluxos de trabalho de automação, permitindo que os usuários interajam com bancos de dados como MySQL e Microsoft SQL Server de forma mais intuitiva. Essa integração reduz a codificação manual, minimiza erros e simplifica o gerenciamento de banco de dados.
Linguagem de consulta estruturada (SQL) é uma linguagem de programação para comunicação com bancos de dados relacionais. Ela permite que os usuários realizem várias operações nas informações armazenadas nesses bancos de dados, como consultar, atualizar, inserir e excluir. Ela é fundamental no gerenciamento de dados estruturados, organizados em tabelas que consistem em linhas e colunas. Aqui estão cinco tipos principais de consultas:
Devido à sua estrutura, essa linguagem é usada em diferentes tipos de aplicativos, de projetos de pequena escala a grandes sistemas empresariais, e o SQLcoder contribui para isso. Os bancos de dados relacionais incluem MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Banco de Dados Oracle, etc.. Esses sistemas armazenam dados em um formato estruturado, facilitando sua recuperação, manipulação e armazenamento.
A proeza do SQL em gerenciar solicitações complexas, particularmente aquelas que abrangem várias tabelas interconectadas, explica sua ampla adoção. Essa linguagem oferece uma base sólida para manter a precisão e a coerência dos dados — elementos essenciais em sistemas que processam volumes substanciais de informações. Notavelmente, os fluxos de trabalho automatizados do Latenode permitem que você conecte o MySQL e o Microsoft SQL Server com o SQLcoder ou Codificador DeepSeek, que pode escrever código em muitos formatos, incluindo SQL.
Como funciona na prática? Imagine que você tem um banco de dados para uma loja online. Uma das tabelas é chamada 'clientes', que armazena informações sobre os clientes, e outro é 'ordens', que contém informações sobre seus pedidos. Você quer encontrar todos os clientes que fizeram um pedido no último mês e obter seus nomes e datas de pedido. Então, você precisa escrever a seguinte consulta:
Bancos de dados simples baseados em nuvem como planilhas do Google e Airtable são projetados para simplicidade, tornando-os mais fáceis de usar, mas com algumas limitações em termos de controle de dados e personalização. Em contraste, bancos de dados SQL exigem conhecimento mais especializado para acessar e manipular dados, geralmente envolvendo a escrita de consultas SQL. É aí que o Defog SQLcoder pode ajudar.
Este modelo permite que você gere vários tipos de consultas SQL com base em seus prompts. Você pode descrever o que precisa em linguagem natural, e o modelo reconhecerá sua intenção e criará uma consulta SQL apropriada. Isso simplifica o gerenciamento do banco de dados reduzindo a necessidade de lembrar sintaxe e comandos, economizando tempo e minimizando erros na escrita de consultas.
Por exemplo, o SQLcoder pode gerar consultas como ALTERAR, que modifica estruturas de banco de dados, como adicionar colunas. GOTA é usado para excluir tabelas ou bancos de dados inteiros — uma ação poderosa, mas irreversível. TRUNCAR remove todas as linhas de uma tabela, mantendo sua estrutura intacta. Cadastre-se combina dados de várias tabelas e UNIÃO mescla resultados de múltiplos SELECIONE afirmações.
Esta é uma adaptação refinada de Código Llama, um modelo desenvolvido pela Meta AI para gerar e discutir código. Esse refinamento inclui uma arquitetura inovadora, mecanismos operacionais avançados e um grande número de parâmetros. Eles trabalham juntos para aprimorar as capacidades do modelo Defog SQLcoder AI, e aqui está como.
Em IA, arquitetura se refere ao design e estrutura de um modelo, definindo como os dados fluem e são processados para gerar saídas. Inclui camadas de neurônios, suas conexões e os métodos de treinamento. Uma arquitetura bem elaborada é essencial para a eficácia do modelo em tarefas como tradução de linguagem ou geração de consulta SQL.
O SQLcoder usa uma arquitetura Transformer, adaptada do CodeLlama. Originalmente projetado para lidar com tarefas de geração e reconhecimento de texto e usado em modelos como Falcão-7B, ele emprega mecanismos de autoatenção para entender o contexto e as relações entre cada palavra em seu prompt e convertê-las nos comandos corretos.
A arquitetura do SQLcoder realmente aproveita mecanismos de autoatenção, que permitem que o modelo analise toda a sequência de entrada simultaneamente, focando em cada palavra no contexto de toda a frase. Há uma mecanismo de atenção multi-cabeça. Cada 'cabeça' permite que o modelo se concentre em diferentes partes do texto de entrada simultaneamente.
Isso ajuda a capturar múltiplas facetas da sua consulta, como diferentes colunas, condições ou relacionamentos entre tabelas, ajudando assim o modelo a determinar os componentes essenciais do texto que são críticos para a geração de SQL. A proficiência do modelo em gerar SQL a partir de texto simples de fato deriva de seu treinamento abrangente em um grande e diverso conjunto de dados de exemplos de SQL.
Este treinamento abrangente permite que o Defog SQLcoder entenda construções SQL e as aplique com precisão, garantindo que ele possa lidar com consultas comuns e complexas com precisão e adaptabilidade.
Os modelos de IA dependem de valores numéricos chamados parâmetros para processar informações em suas camadas, permitindo que eles analisem dados, os passem entre camadas e produzam resultados precisos. Isso inclui pesos, que orientam o manuseio adequado dos dados e o reconhecimento de padrões no seu texto, e vieses, que facilitam a transferência de dados entre camadas.
Ambos os tipos são essenciais para a operação suave de cada camada, enquanto a contagem total de parâmetros varia de acordo com o modelo. O SQLcoder oferece várias versões com 7B, 15B e 70B parâmetros, com versões maiores capazes de lidar com tarefas mais complexas. Isso é relativamente modesto em comparação com os principais LLMs como Cláudia 3 com os rumores de 500 bilhões de parâmetros, mas é o suficiente para a maioria dos casos.
Várias camadas-chave contribuem para sua capacidade de processar e gerar consultas SQL a partir da linguagem natural. Incorporando Camada converte tokens de entrada em vetores densos, tornando-os adequados para processamento pelo modelo. O Camada de autoatenção ativa os mecanismos mencionados acima e permite que o Defog SQLcoder se concentre em partes relevantes da sequência de entrada, calculando pontuações de atenção, o que ajuda a determinar a importância de cada token em relação aos outros.
Depois disso, o Camada de alimentação direta aplica transformações não lineares a cada token, permitindo o processamento complexo de dados. Camada de normalização garante entrada estável em todas as camadas, evitando que os parâmetros mudem muito drasticamente. Finalmente, o Camada de Saída gera a consulta SQL final com base na entrada processada. Essas camadas são empilhadas várias vezes, permitindo que o SQLcoder construa um entendimento profundo e matizado do texto de entrada.
O Latenode simplifica a automação com sua plataforma intuitiva de baixo código, capacitando os usuários a criar sistemas sofisticados sem profunda experiência em codificação. Esta ferramenta é um divisor de águas para empresas que buscam automatizar rotinas, vincular softwares diversos ou desenvolver aplicativos personalizados. Com seu editor visual de arrastar e soltarO Latenode reduz o tempo de desenvolvimento, permitindo uma rápida implantação da solução.
A plataforma ostenta uma variedade de integrações, conectando-se com serviços populares como Google Sheets, Slack, bancos de dados SQL e modelos de IA como Defog SQLcoder. Há um Solicitação HTTP nó para sistemas de API e um Nó Javascript para implementação de código. Eles permitem que os usuários criem fluxos de trabalho entre sistemas, mesmo com os serviços indisponíveis na biblioteca do Latenode. Se você não sabe como codificar, um Assistente de IA pode escrever um trecho baseado no seu prompt.
Além das integrações de low-code, a plataforma permite que você adicione nós de gatilho que ativam um script por agendamento, pressionamento de botão, webhook e suas ações em um aplicativo de terceiros. Recursos abrangentes de monitoramento por bloco fornecem aos usuários insights valiosos sobre o desempenho de seus fluxos de trabalho.
Os fluxos de trabalho do Latenode equipados com SQLcoder exigem menos codificação manual, mas reduzem erros e custos de tempo e fornecem maior controle sobre suas ações em bancos de dados como MySQL e Microsoft SQL Server. A sinergia entre as ferramentas abre novas possibilidades para automação intuitiva e orientada a dados.
Para entender como o nó de integração do SQLcoder funciona na prática, você precisa criar um cenário simples. Ele contém apenas três nós: um gatilho, SetVariable e o próprio modelo de IA.
Neste caso, você pode pensar nessas variáveis como cápsulas de texto que a IA lê, mas elas não ocupam muito espaço em sua janela de prompt. Certifique-se de fazer a primeira execução deste nó para que a variável apareça.
Além disso, há o seu pronto, onde você apenas adiciona a variável, e tokens máximos para a resposta. Este fluxo de trabalho usa a versão sem histórico, onde o número de tokens é 512, por padrão - 256.
O Latenode suporta apenas uma versão de modelo com 7 bilhões de parâmetros. Esta é a configuração mínima, mas é bem suficiente para gerar consultas SQL para bancos de dados, por exemplo:
Se o fluxo de trabalho funcionar, todos os nós acendem em verde. As informações sobre a operação do nó SQLcoder aparecem em uma janela especial quando ele é clicado. Você pode adicionar nós de banco de dados SQL para interagir com informações de lá ou conectá-los a outros aplicativos: redes neurais, Noção, Clique, Amazon, Google, serviços Microsoft, etc. Com as habilidades certas, você pode automatizar tudo no Latenode.
Cadastre-se agora para começar a usar o Latenode gratuitamente! Você tem 300 ativações de cenário disponíveis, mas se precisar de mais recursos, a plataforma oferece acesso a três pagos opções de assinatura. Cada um oferece mais ativações, contas vinculadas, execuções de cenários paralelos e muitos outros recursos.
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SQLCoder é um modelo de IA projetado para converter prompts de linguagem natural em consultas SQL, permitindo interação perfeita com bancos de dados SQL.
O SQLCoder integra-se ao Latenode para automatizar a geração de consultas SQL, simplificando fluxos de trabalho e reduzindo a necessidade de codificação manual.
O SQLCoder usa uma arquitetura Transformer com mecanismos de autoatenção para interpretar e processar com precisão entradas de linguagem natural.
O SQLCoder pode gerar consultas SQL para vários bancos de dados relacionais, incluindo MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server e Oracle Database.
O Latenode fornece uma plataforma de baixo código que integra o SQLCoder, permitindo que os usuários criem fluxos de trabalho automatizados que interagem com bancos de dados SQL sem precisar de profundo conhecimento de codificação.
Aplicação Um + Aplicação Dois
