探索使用Langchain和OpenAI自动化Ad Hoc Analytics
背景 – 高效分析的需求
<p在我看来，分析一直是最难操作的领域之一，主要是因为大量的Ad Hoc请求。通常情况下，这涉及编写SQL查询或在电子表格上进行一些分析，结果花费的时间比预期长。这导致分析团队大部分时间都在灭火、构建临时解决方案上，从未有机会主动进行分析。
<p我经常思考一个能够管理Ad Hoc Analytics请求的AI助手的想法，就像在客户服务中普遍存在的聊天机器人一样。然而，由于一些分析查询的复杂性，这一直感觉非常遥远。现在，随着生成式AI的进步，我们已经到了可以自动化处理乏味的Ad Hoc请求的阶段。在本文中，我介绍了一个原型分析机器人。我评估了机器人在一些“典型”的分析请求上的性能，并简要讨论了对商业分析的影响。
AI驱动的数据分析师
<p这个分析机器人通过类似聊天的界面充当AI数据分析师。任何请求Ad Hoc Analytics的人都可以像对待数据分析师一样向机器人提问。机器人将自然语言的查询转换为SQL，并查询其背后的数据，以自然语言生成响应。我在文章末尾提供了机器人的链接；您需要一个OpenAI API密钥和一个数据源URL来尝试它。
一些技术细节 – 如何构建自己的机器人
<p用七行Python代码很容易构建自己的原型分析机器人。机器人的核心功能围绕Langchain和OpenAI展开（尽管您可以利用任何大型语言模型完成任务）。但是，如果您使用OpenAI，您将需要一个API密钥，可以在此处注册。机器人利用SQLDatabaseChain API，它使用SQLAlchemy连接到SQL数据库。它可以与支持的任何SQL方言一起使用…