「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…
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!
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