Aproveitando a IA para interação em linguagem natural

@este site – 14 de dezembro de 2023

Na verdade, o nosso progresso na inteligência artificial continua a florescer, como evidenciado por um esforço experimental contínuo que utiliza uma estrutura de IA multifacetada que permite aos utilizadores comunicar com um repositório PostgreSQL através de consultas em linguagem natural.

Aproveitando os recursos de OpenAI, AutoGen, Postgres, Guidance, Aider, Poetry e Python, este sistema inovador representa um esforço pioneiro na utilização de Large Language Models (LLMs) para tomada de decisões por meio de orientação mínima ou pouco clara.

Para transmitir proficiência na ferramenta auto-engrandecedora intitulada “Multi-Agent Postgres Data Analytics”, seu inventor organizou cuidadosamente uma sequência de demonstrações visuais dentro desta coleção (que constitui uma lista de reprodução).

Você pode optar por se afiliar a uma fase específica do empreendimento que se alinhe com uma representação visual.

Para fazer isso, clone o repositório:

git clone https://github.com/disler/multi-agent-postgres-data-analytics.git

Então lance

git branch -a 

Para visualizar cada ramo que corresponde a um vídeo na lista de reprodução especificada, siga as instruções fornecidas.

Então faça um:

git checkout <nom de la branche>

selecionar e ocupar uma área específica dentro de um determinado campo ou disciplina, alinhando-se com as ideologias e práticas desse ramo específico.

Em seguida, execute o comando:

poetry installcp .env.sample .env 

Modifique o arquivo de configuração do ambiente incorporando as informações de conexão do banco de dados para PostgreSQL, bem como sua chave API fornecida pela Open AI, a fim de estabelecer um link seguro entre sua aplicação e o modelo de linguagem.

Na verdade, pode-se iniciar uma consulta na sua base de dados através do seguinte procedimento:

poetry run start --prompt "<posez la question de votre choix à l'agent IA>"

Comece fazendo perguntas simples para avaliar o entendimento geral e, posteriormente, prossiga perguntando sobre assuntos mais complexos.

O desenvolvimento de sistemas de tomada de decisão modelados a partir de processos de pensamento humano apresenta um desafio complexo. Embora tais sistemas ofereçam um potencial significativo, a sua implementação pode revelar-se dispendiosa, especialmente durante a fase de testes, onde a definição dos papéis e funções dos agentes deve ser cuidadosamente considerada. No entanto, investir tempo e recursos neste campo provavelmente produzirá resultados gratificantes.

-Inteligência artificial

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