「snowChat」とは何ですか？

「snowChat」は何ですか？

複雑なSQLクエリに苦しんでいますか？一つのデータを見つけるためにテーブルの海に迷っていますか？心配しないでください、これらの問題を解決するためにsnowChatを作成しました！

この記事では、以下の内容を紹介します：

• ベクトルデータベースにSnowflakeスキーマを埋め込む方法
• LangChainを使用して会話チェーンを作成する方法
• チェーンの応答をSnowflakeに接続する方法
• Streamlitを使用してチャットのようなインターフェースを設計する方法
• ソリューションをStreamlit Community Cloudにデプロイする方法

❄️ さあ、始めましょう！アプリと完全なコードをチェックしてください。

しかし、まずは話しましょう…

• 「人工知能が山火事との闘いに役立つ」
• 「AI週間ニュース、2023年7月31日：」
• 「ジェネラティブAIサミットのオンデマンド視聴ができます！」

snowChatとは何ですか？

snowChatは、自然言語クエリを使用してSnowflakeデータベースと対話することを可能にする強力で使いやすいアプリケーションです。

snowChatは、自然言語をSQLクエリに変換するためにOpenAIのGPTモデルを活用しており、SQL構文をしっかりと把握していないユーザーに最適です。また、データ駆動型の意思決定を迅速化し、効率化することでデータの対話を変革します。

snowChatが構築されたテックスタックを見てみましょう：

• Streamlit： UIの魔法
• Snowflake： データベースの強力なツール
• GPT-3.5とLangChain： 言語モデルの達人
• Supabase： ベクトルデータベースのバーチュオーソ

snowChatのアーキテクチャを見てみましょう：

準備はできましたか？さあ、始めましょう！

Snowflakeスキーマをベクトルデータベースに埋め込む方法

始めるには、以下の手順に従ってください：

• GitHubリポジトリをクローンする
• 必要なパッケージをすべてインストールするためにpip install -r requirements.txtを実行する
• snowflake.account_usage.tablesからすべてのテーブルのデータ定義言語（DDL）を取得する：

OPENAI_API_KEY=

#snowflakeACCOUNT=USER_NAME=PASSWORD=ROLE=DATABASE=SCHEMA=WAREHOUSE=

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!