「AIによるデータアナリストのテストに挑戦する」

Challenge the AI Data Analyst test

LangchainとOpenAIを使用したアドホック分析の自動化の探求

背景 — 効率的な分析の必要性

私の意見では、アドホックリクエストの膨大な量のために、分析は運用が最も困難な領域の1つでした。通常、SQLクエリを書いたり、スプレッドシートでの分析を行ったりすることによって、予想よりも長い時間がかかります。これにより、分析チームはほとんどの時間を消火活動や戦術的な解決策の構築に費やし、予防的な対応をする機会を持つことがありません。

私は常に、顧客サービスにおいて既に普及しているチャットボットに似た形で、アドホック分析リクエストを管理できるAIアシスタントのアイデアについて考えてきました。しかし、一部の分析クエリを取り巻く認識された複雑さのために、これは常に非現実的に感じられました。しかし、生成AIの進歩により、単調なアドホックリクエストの自動化が現実的な段階に来ています。本記事では、プロトタイプの分析ボットを紹介します。私はいくつかの「典型的な」分析リクエストでボットのパフォーマンスを評価し、商業分析への影響について簡単に議論します。

AIによるデータアナリスト

分析ボットは、チャットのようなインターフェースを介してAIデータアナリストとして機能します。アドホック分析をリクエストする人は、データアナリストに質問するのと同じ方法でボットに質問を投げることができます。ボットは自然言語でクエリを解釈し、それをSQLに変換し、その背後のデータをクエリして自然言語で応答を生成します。記事の最後にボットへのリンクを貼り付けました。試すにはOpenAIのAPIキーとデータソースのURLが必要です。

いくつかの技術的な詳細 — 自分自身のボットの構築方法

自分自身のプロトタイプ分析ボットをPythonの7行のコードで簡単に作成できます。ボットの主な機能はLangchainとOpenAIの周りにあります（ただし、タスクに応じて任意の大規模な言語モデルを活用することもできます）。ただし、OpenAIを使用している場合は、ここで登録する必要があるAPIキーが必要です。ボットはSQLデータベースに接続するためにSQLAlchemyを使用するSQLDatabaseChain APIを利用しています。それは任意のSQL方言で使用することができます…。

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