AIGC：如何开启人工智能驱动的数据分析新时代大门？-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了AIGC：如何开启人工智能驱动的数据分析新时代大门？。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

随着人工智能技术的不断突破，我们已经迈入了数据分析的新纪元。在这个时代，AIGC（

具备生成能力的人工智能）的应用正成为引领潮流的先锋。本文将带你一探究竟，深入剖

析GPTs应用商店的魔力所在、Python技术栈的无限可能、生成代码与开发提效的秘诀、数

据库查询范式的革新之举，以及如何让数据分析能力飞入寻常百姓家。让我们一起揭开AI

GC的神秘面纱，共同迎接这个充满智慧与机遇的新时代吧！

1. GPTs应用商店正式发布

近期，GPTs应用商店正式发布，为企业带来了丰富的商机。其中，一家具备AIGC思维的公司成功加入AI电商领域，为行业注入新的活力。这预示着利用GPTs的强大能力，企业可以提供更智能、个性化的服务，从而在竞争激烈的市场中脱颖而出。

2. Python技术栈的应用

在技术栈方面，Python依然是人工智能领域的核心。引入LangChain和后端API Flask，为开发者提供了更高效的构建和部署AIGC解决方案的途径。这一技术组合为AIGC的应用提供了坚实的基础，使开发者更专注于业务逻辑的实现。

3. 生成代码与开发提效

Copilt等代码生成工具的应用，为开发人员提供了更高效的开发方式。利用AIGC的生成式能力，开发者能够更快速地生成复杂的代码结构，提高开发效率。在数据库查询方面，SQL的生成和分析变得更加智能，使得开发过程更为流畅。

4. SQL不再是查询或数据分析的必须

AIGC的自然语言处理能力为数据库查询带来了革命性的变化。SQL不再是数据分析的必须语言，取而代之的是更自然、直观的交互方式。这一变革使得任何人都能够通过AIGC进行数据查询和分析，不再局限于专业的SQL语法。

5. 新的数据库查询范式

在数据库查询方面，我们正在迈向一个新的范式。用户、小编、老板、产品经理、技术实施人员都能够通过提问的方式直接与数据库进行交互。借助chatgpt等自然语言处理能力，生成SQL变得更加简单，新手也能够快速上手，具备更强的学习能力。

6. 轻量的关系型数据库应用

引入了本地数据库，使用Python自带的sqlite3库创建了一个轻量的关系型数据库。这为大佬在测试产品想法的时候提供了一个便捷的工具，同时也展示了AIGC在数据库管理方面的灵活性。

7. text2SQL的实践

通过安装了相关库，展示了text2SQL的实际应用。使用LangChain将LLM（Language Model）和用户之间链式连接，通过AIGC实现了对数据库的查询。这不仅提高了用户与数据库的交互体验，也让产品经理等非技术人员能够更轻松地进行数据分析。以下哈士奇以一个简单的实例对大家进行aigc对于数据库方面的实践

导入相应的数据包

#text2SQL
!pip install openai==0.28.1  #llm
!pip install langchain  #AI框架
!pip install  langchain-experimental  #实验 sql

创建简单数据库

# 轻量的关系型数据库，大佬一般在测试产品想法的时候用它
# 本地数据库  python 自带
import sqlite3
# 数据库连接句柄
conn = sqlite3.connect('FlowerShop.db')
# 游标
cursor = conn.cursor()
# 执行sql 完成支持sql  三大范式
cursor.execute('''
  CREATE TABLE FLOWERS(
    ID INTEGER PRIMARY KEY,
    Name TEXT NOT NULL,
    Type TEXT NOT NULL,
    Source TEXT NOT NULL,
    PurchasePrice REAL,
    SalePrice REAL,
    StockQuantity INTEGER,
    SoldQuantity INTEGER,
    ExpiryDate DATE,
    Description TEXT,
    EntryDate DATE DEFAULT CURRENT_DATE
  );
''')

flowers = [ ('Rose', 'Flower', 'France', 1.2, 2.5, 100, 10, '2023-12-31', 'A beautiful red rose'), ('Tulip', 'Flower', 'Netherlands', 0.8, 2.0, 150, 25, '2024-12-31', 'A colorful tulip'), ('Lily', 'Flower', 'China', 1.5, 3.0, 80, 5, '2023-12-31', 'An elegant white lily'), ('Daisy', 'Flower', 'USA', 0.7, 1.8, 120, 15, '2023-12-31', 'A cheerful daisy flower'), ('Orchid', 'Flower', 'Brazil', 2.0, 4.0, 50, 2, '2023-12-31', 'A delicate purple orchid')]

for flower in flowers:
  cursor.execute('''
    INSERT INTO Flowers(Name, Type, Source, PurchasePrice, SalePrice, StockQuantity, SoldQuantity, ExpiryDate, Description )
    VALUES(?,?,?,?,?,?,?,?,?);
  ''', flower)
# 事务
conn.commit()
# 关闭数据库连接 为了并发 减少线程数
conn.close()

使用AIGC进行数据库操作使得数据库应用更灵活

from langchain.utilities import SQLDatabase
from langchain.llms import OpenAI
from langchain_experimental.sql  import SQLDatabaseChain
#数据库对象
db=SQLDatabase.from_uri("sqlite:///FlowerShop.db")
# 返回openai实例 细节出来
llm = OpenAI(temperature=0,verbose=True,api_key＝'你的key')
#Chain 起来这些
#langchain 提供了各种chain
db_chain =SQLDatabaseChain.from_llm(llm,db,verbose=True)
response=db_chain.run("有多少种不同的鲜花")
print(response)