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今天,OpenAI 发布了其最新的 LLM 模型,GPT-4o。人们正在分享基于这一突破性模型构建的各种疯狂应用。通过使用 GPT-4o
,我们看到了数据检索方面的改进,这可以使用户获得更快的响应并更具成本效益(成本低于 GPT-4 Turbo)。
在 12 小时内,我们在 WrenAI 团队发布了最新版本,以支持使用 GPT-4o LLM 模型查询您自己的数据库。在这篇文章中,我们将指导您如何使用 gpt-4o
查询您自己的 PostgreSQL 数据库!
WrenAI 是一个开源的文本到 SQL 解决方案,旨在帮助数据团队通过提问业务问题而不编写 SQL 来更快地获取结果和洞察。
让我们开始吧!
启动您的PostgreSQL服务器,并使用psql
客户端进入您的PostgreSQL数据库。
在PostgreSQL中创建一个数据库,这里我们命名为ecom-wrenai
。
CREATE DATABASE ecom_wrenai;
使用\c <database_name>
连接到创建的数据库ecom_wrenai
。
lijungchi=# \c ecom_wrenai
psql (13.1, server 13.0)
您现在已连接到数据库 "ecom_wrenai" 作为用户 "lijungchi"。
ecom_wrenai=#
现在,您需要创建此数据集的表并导入数据。请查看这里的SQL脚本。
您可以复制脚本到您的psql
中,或者通过psql
导入SQL。
ecom_wrenai=# \i <path to your file>/import.sql
如果您成功导入数据,将会看到以下信息。
接下来,我们开始安装 WrenAI;在此之前,您需要先安装 Docker。
请确保 Docker Desktop 的版本至少为 >= 4.17。
请确保您的 Open API 密钥具有完全权限(所有)。
访问 OpenAI 开发者平台。
为 WrenAI 生成一个具有完全权限的新 API 密钥
如果您使用的是 Mac(Windows 或 Linux 用户请点击这里),请输入以下命令来安装最新版本的 WrenAI 启动器。
curl -L https://github.com/Canner/WrenAI/releases/latest/download/wren-launcher-darwin.tar.gz | tar -xz && ./wren-launcher-darwin
启动器随后会要求您输入 OpenAI API 密钥,如下所示,将您的密钥粘贴到命令中并按回车键。
现在,您可以在 WrenAI 中选择 OpenAI 的生成模型,如 gpt-4o
、gpt-4-turbo
、gpt-3.5-turbo
。
安装完成后,您会看到我们正在您的计算机上运行 docker-compose
,工具将自动打开浏览器以访问 WrenAI。
终端成功安装后,将启动浏览器
选择 PostgreSQL 数据库连接器
如果您使用的是 Mac 本地 PostgreSQL 数据库,请输入 docker.for.mac.localhost
以访问数据库。
下一步,定义与语义模型的关系;这有助于 LLMs 更好地理解您的语义数据结构。
您可以在 WrenAI 界面中查看所有数据模型。
通过 WrenAI UI,您可以在语义上下文中对数据模型进行建模,例如添加描述、关系、计算等。这种上下文有助于大型语言模型(LLMs)学习您的业务术语和关键绩效指标(KPI)定义,并在连接多个表时减少幻觉现象;LLMs 通过学习表之间的 多对一
、一对多
或 多对多
等关系,了解数据结构的层次。
通过 WrenAI 中的计算定义您的业务 KPI 和公式。
在表之间添加语义关系。
现在,您可以通过点击WrenAI界面中的新建线程
,切换到主页
,开始提出任何业务问题。WrenAI会通过向量存储搜索相关语义并提供建议。
WrenAI将为您的业务问题展示最多3个选项;您可以选择最相关的问题来生成最终结果。
选择一个选项后,WrenAI会逐步展示总结内容,包括SQL和数据,让您验证结果是否符合预期。
您可以提出跟进问题,以深入了解结果。
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