オープンソースのtext2SQLモデルとWorkflowsオーケストレーションシステムを使用して、自然言語をSQLクエリに変換します。 @tuanacelikによるこの包括的なデモでは、複雑なクエリを理解し、正確なSQLを生成できる高度なテキストからSQLへのアプリケーションを構築する方法を示しています。 🔍 @snowflakedbのarctic-embed-lモデルを使用したセマンティックテーブルの取得により、クエリインテントに基づいて関連するデータベーステーブルを見つける 🧠 自然言語から正確な SQL を生成するための @ollama で提供される Arctic Text-to-SQL モデル ⚡ テーブル選択から応答合成まですべてを処理するマルチステップのワークフローオーケストレーション 🛡️ 本番環境に対応したアプリケーション向けの組み込みのエラー処理およびフォールバックメカニズム このシステムは、特殊な埋め込みモデルとテキストからSQLへのモデルをワークフローフレームワークと組み合わせて、「The Notorious B.I.GがBad Boyと契約した年は何年ですか?」などのクエリを処理し、適切なテーブルを自動的に見つけて正しいSQLを生成できる堅牢なパイプラインを作成します。 セットアップ手順による完全な実装: