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无缝查询和分析来自多个来源的数据的能力对于企业来说是一项至关重要的优势。随着人工智能的兴起，这一过程变得更加高效和强大。在本文中，我们将探讨如何利用人工智能查询 SQL 和 NoSQL 数据库，使用我构建的一个创新开源项目，简化跨不同数据库平台的数据查询。 内容来自samhan
源代码
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本示例的源代码已上传至 GitHub，可通过 ServiceQuery.OpenAI 找到： https: //github.com/holomodular/ServiceQuery-OpenAI zvvq.cn
理解挑战 内容来自samhan
查询数据库的传统方法通常需要编写复杂的 SQL 或 NoSQL 查询、了解每种数据库类型的复杂性以及手动集成结果。这可能非常耗时且容易出错，尤其是在处理来自多个来源的大型数据集时。 内容来自samhan
允许人工智能不受限制地访问数据库还存在安全问题。如果你向数据库连接发送指令而不过滤或清理输入，幻觉可能会导致它无意中创建/修改或删除你的数据。
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此解决方案的底层数据查询使用 ServiceQuery.com。此开源库允许您通过使用 .NET IQueryable 接口查询任何 SQL 或 NoSQL 数据库。这允许您利用人工智能来处理繁重的查询工作，但使用安全的入口点来访问您的数据，从而简化此过程。 内容来自samhan
怎么运行的 zvvq.cn
这些步骤采用自然语言处理功能来解释用户查询并生成必要的查询。其工作原理如下：
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用户输入查询：用户首先以自然语言提供查询，指定他们的数据需求，而不必担心底层数据库语法。
人工智能驱动的查询解释：然后，该库使用生成式预训练转换器 (GPT) 处理用户输入，以了解查询的意图和所需的数据结构。它会考虑可用的表、列和数据类型，这些是查询构建过程的一部分提供给用户的。 内容来自samhan666
查询生成：
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对于简单查询，GPT 会创建单个 SQL 或 NoSQL 查询。
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对于更复杂的查询，GPT 将较大的查询分解为更小、更易于管理的部分，从而生成多个 SQL 或 NoSQL 查询。
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执行计划创建： 本文来自zvvq
GPT 通过为每个子查询生成函数调用来准备执行计划，确保查询的每个部分都按照正确的顺序执行。 内容来自zvvq
查询执行：生成的查询针对相应的 SQL 和 NoSQL 数据库执行。然后根据原始指令编译和处理结果。
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结果编译和返回：最后，GPT 创建一个函数调用来编译结果并以一致的格式呈现给用户。 zvvq.cn
源代码中包含一个控制台项目，允许您使用简单的内存对象列表进行测试。将访问令牌替换为您自己的帐户密钥，将可查询列表替换为数据库中的列表，然后立即开始查询您的数据！ 本文来自zvvq
结论 zvvq
通过利用人工智能的力量，您可以简化查询多个数据库的过程，使更广泛的受众能够使用它。无论您是开发人员、数据分析师还是企业主，这都可以帮助您充分发挥数据的潜力。
以上就是使用人工智能查询 SQL 和 NoSQL 数据库的详细内容，更多请关注其它相关文章！