AI_TO_SQL
将自然语言指令转换为SQL查询，使用最新的模型 text-davinci-003。
Databend通过结合OLAP和AI，提供了一种高效构建SQL查询的解决方案。通过此功能，可以用自然语言编写的指令转换为符合表结构的SQL查询语句。例如，可以提供一个句子如“获取所有价格为10美元或以下的商品”作为输入，并生成相应的SQL查询 SELECT * FROM items WHERE price <= 10 作为输出。
主要代码实现可以在这里找到。
备注
生成的SQL查询语句遵循PostgreSQL标准，因此可能需要手动修改以符合Databend的语法。
信息
从Databend v1.1.47开始，Databend支持Azure OpenAI服务。
此集成提供了改进的数据隐私。
要使用Azure OpenAI，请在 [query] 部分添加以下配置：
# Azure OpenAI
openai_api_chat_base_url = "https://<name>.openai.azure.com/openai/deployments/<name>/"
openai_api_embedding_base_url = "https://<name>.openai.azure.com/openai/deployments/<name>/"
openai_api_version = "2023-03-15-preview"
警告
Databend依赖(Azure) OpenAI进行 AI_TO_SQL，但仅将表结构发送到(Azure) OpenAI，而非数据。
它们仅在Databend配置包含 openai_api_key 时才会生效，否则将处于非活动状态。
此功能默认在Databend Cloud上使用我们的Azure OpenAI密钥提供。如果您使用它们，即表示您确认您的表结构将由我们发送至Azure OpenAI。
语法
USE <your-database>;
SELECT * FROM ai_to_sql('<natural-language-instruction>');
获取并配置OpenAI API密钥
- 要获取您的openAI API密钥，请访问 https://platform.openai.com/account/api-keys 并生成一个新密钥。
- 在 databend-query.toml 文件中配置 openai_api_key 设置。
[query]
... ...
openai_api_key = "<your-key>"
示例
在此示例中，通过AI_TO_SQL函数从指令生成SQL查询语句，并执行生成的语句以获取查询结果。
- 准备数据。
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS openai;
USE openai;
CREATE TABLE users(
id INT,
name VARCHAR,
age INT,
country VARCHAR
);
CREATE TABLE orders(
order_id INT,
user_id INT,
product_name VARCHAR,
price DECIMAL(10,2),
order_date DATE
);
-- 向users表插入示例数据
INSERT INTO users VALUES (1, 'Alice', 31, 'USA'),
(2, 'Bob', 32, 'USA'),
(3, 'Charlie', 45, 'USA'),
(4, 'Diana', 29, 'USA'),
(5, 'Eva', 35, 'Canada');
-- 向orders表插入示例数据
INSERT INTO orders VALUES (1, 1, 'iPhone', 1000.00, '2022-03-05'),
(2, 1, 'OpenAI Plus', 20.00, '2022-03-06'),
(3, 2, 'OpenAI Plus', 20.00, '2022-03-07'),
(4, 2, 'MacBook Pro', 2000.00, '2022-03-10'),
(5, 3, 'iPad', 500.00, '2022-03-12'),
(6, 3, 'AirPods', 200.00, '2022-03-14');
- 使用英语编写的指令作为输入运行AI_TO_SQL函数。
SELECT * FROM ai_to_sql(
'列出2022年来自美国的30岁以上用户按姓名分组的消费总额及订单数量');
函数生成SQL语句作为输出：
*************************** 1. row ***************************
database: openai
generated_sql: SELECT name, SUM(price) AS total_spent, COUNT(order_id) AS total_orders
FROM users
JOIN orders ON users.id = orders.user_id
WHERE country = 'USA' AND age > 30 AND order_date BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-12-31'
GROUP BY name;
- 运行生成的SQL语句以获取查询结果。
+---------+-------------+-------------+
| name | order_count | total_spent |
+---------+-------------+-------------+
| Bob | 2 | 2020.00 |
| Alice | 2 | 1020.00 |
| Charlie | 2 | 700.00 |
+---------+-------------+-------------+
