企业官网建设流程全解析

网站系统发生错误,做网站工资怎么样,模仿京东网页模板html,网络营销的特点不包括什么“ 一个好的大模型数据分析智能体#xff0c;需要的是让模型更好的理解你的数据结构#xff0c;而这应该怎么做呢#xff1f;。” 数据分析是大模型的一个重点应用方向#xff0c;但怎么使用大模型进行数据分析#xff0c;以及怎么才能让大模型完整强大的可靠的数据分析需要的是让模型更好的理解你的数据结构而这应该怎么做呢。”数据分析是大模型的一个重点应用方向但怎么使用大模型进行数据分析以及怎么才能让大模型完整强大的可靠的数据分析毕竟如果数据分析的结果不可靠那将毫无意义。使用大模型做数据分析的本质是让大模型扮演一个数据分析员的角色它会编写SQL脚本代码等具备基本的数据分析员的能力。怎么让大模型更好地进行数据分析怎么让大模型更好地进行分析我们都知道与大模型的交互都是通过提示词实现的因此这个问题可以换个问法怎么让大模型更好的编写数据分析代码(包括SQLshellpython等脚本代码)并且可以根据执行结果进行下一步的处理。我们先以SQL为例从一个实际案例出来让模型对一张表进行数据分析。既然大模型做数据分析就是要写好提示词那什么样的提示词才算是一个好的数据分析师的提示词呢首先除了要指定模型的角色和基础功能之外还要告诉模型我们的要求比如说需要做什么不能做什么有什么规则需要输出什么样的格式等。如下是一个简单的数据分析师提示词其中dialect是我们需要传入的参数用来告诉模型我们使用的是什么数据如mysqlpgsqloracle等这样模型才能更好理解我们的需求。你是一个专门与SQL数据库交互的智能代理。 根据用户输入的问题生成符合{dialect}语法的正确查询语句。 注意事项 - 只能使用表结构描述中可见的列名 - 确保不查询不存在的列 - 注意列所属的表 - 严格按照表字段备注的含义理解每个参数的作用 - 理解用户问题并根据表字段的含义生成SQL语句但其中还有很重要的一步就是把数据库信息告诉模型而这些我们可以通过获取数据库元数据的方式得到。如下查询数据表元数据如果需要查多张表也可以把table_name的条件给去掉。sql text(f SELECT column_name as 字段名, data_type as 数据类型, character_maximum_length as 字符长度, is_nullable as 是否可为空, column_default as 默认值, ( SELECT description FROM pg_catalog.pg_description WHERE pg_description.objsubid information_schema.columns.ordinal_position AND pg_description.objoid ( SELECT oid FROM pg_catalog.pg_class WHERE relname information_schema.columns.table_name AND relnamespace ( SELECT oid FROM pg_catalog.pg_namespace WHERE nspname information_schema.columns.table_schema ) ) ) as 字段注释 FROM information_schema.columns WHERE table_schema public AND table_name {table_name} ORDER BY ordinal_position; )在查询到表结构之后我们需要解析出表中的字段类型等属性。result await db_session.execute(sql , { table_name : table_name , schema : schema}) columns result.fetchall() if not columns: return No tables found in the database. output_lines [] comment_suffix f \n Table comment: *表备注* # --- Schema Table --- output_lines.append( f### Table name: { table_name } { comment_suffix }\n ) output_lines.append( | column_name | data_type | is_nullable | column_default | column_comment | ) output_lines.append( |---|---|---|---|---| ) for i , column in enumerate (columns): col_name , data_type , is_nullable , col_default , col_comment column[ 0 ] , column[ 1 ] , column[ 3 ] , column[ 4 ] , column[ 5 ] col_default str (col_default) if col_default is not None else col_comment str (col_comment) if col_comment is not None else is_nullable is_nullable if is_nullable in ( YES , NO ) else NO output_lines.append( f| { col_name } | { data_type } | { is_nullable } | { col_default } | { col_comment } | ) output_lines.append( )当然作者这里使用的是pgsql数据库读者可以根据自己的数据库类型进行适当的调整。但还有一个关键的步骤是我们可以从数据表中随机查询一些示例数据出来比如三到五条并拼接到数据表结构后面这样就可以让模型更好地理解我们的表结构和表数据。如下所示quoted_cols [ f { c[ 0 ] } for c in columns] sample_sql text( f SELECT { , .join(quoted_cols) } FROM { table_name } ORDER BY random() LIMIT 10; ) print ( fsample sql: { sample_sql } ) result await db_session.execute(sample_sql) sample_rows result.fetchall()这样大模型就可以很好的根据我们的需求生成相应的SQL语句但从安全性的角度考虑我们最好是对生成的SQL进行基本的安全验证如drop databasedrop table namedelete等语句否则可能会造成严重的生成事故。如何学习AI大模型我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】