KI verändert die Datenwissenschaft: Automatisieren Sie Ihre SQL-Abfragen

Im schnelllebigen Bereich der Datenwissenschaft ist Effizienz unerlässlich. Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben wird wertvolle Zeit für tiefgreifendere Analysen und die Modellentwicklung frei. In diesem Leitfaden wird erläutert, wie Sie mithilfe von KI SQL-Datenbankabfragen automatisieren und so den manuellen Aufwand für die Datenabfrage und -aufbereitung reduzieren können. Durch die Integration von KI in SQL-Workflows können Datenwissenschaftler ihre Prozesse beschleunigen, die Genauigkeit verbessern und mehr Zeit für die Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse aufwenden. Dieser Artikel stellt einen neuen Ansatz für diese Herausforderung vor und zeigt, wie generative KI die Produktivität Ihrer SQL-Vorgänge steigern kann.

Wichtige Punkte

Entdecken Sie eine neue KI-gesteuerte Methode zur Automatisierung von SQL-Datenbankabfragen.

Erfahren Sie, wie Sie einen KI-Agenten konfigurieren, um SQL-Code zu generieren und auszuführen.

Erfahren Sie, wie Sie mit dem „AI Data Science Team” auf einsatzbereite KI-Agenten zugreifen können.

Entdecken Sie, wie Sie Ihren Datenanalyse-Workflow durch die Automatisierung von SQL-Aufgaben vereinfachen können.

Erfahren Sie, wie Sie die Agentenkonfiguration mit Ihrem OpenAI-Schlüssel aktivieren.

Effizienzsteigerung: Automatisierung von SQL mit KI

Die Leistungsfähigkeit automatisierter SQL

Datenwissenschaftler verbringen häufig einen Großteil ihres Arbeitstages mit dem Schreiben und Ausführen von SQL-Abfragen. Dieser manuelle Ansatz kann langsam und fehleranfällig sein. Die Automatisierung von SQL-Abfragen mit KI bringt mehrere wichtige Vorteile mit sich:

• Höhere Effizienz: KI generiert automatisch SQL-Code, wodurch Datenwissenschaftler viel Zeit sparen.
• Verbesserte Genauigkeit: KI-gestützte Agenten tragen dazu bei, Fehler im SQL-Code zu reduzieren.
• Schnellere Datenanalyse: Automatisierte SQL-Abfragen beschleunigen die Datenabfrage und -analyse und damit den gesamten Data-Science-Prozess.
• Fokus auf Erkenntnisse: Durch die Automatisierung von SQL-Aufgaben können sich Datenwissenschaftler auf höherwertige Aufgaben wie die Interpretation von Daten, die Erstellung von Modellen und die Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse konzentrieren.

Dieser Artikel befasst sich mit den praktischen Aspekten der Implementierung einer KI-gesteuerten SQL-Automatisierung und bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Einrichtung und Verwendung eines KI-Agenten für Datenbankinteraktionen. Die Verwendung eines SQL-Agenten zur Automatisierung von Abfragen beseitigt die mühsamen Aspekte des Schreibens von SQL-Code. So können Sie sich auf Bereiche wie maschinelles Lernen und Datenanalyse konzentrieren, anstatt den eigentlichen SQL-Code zu generieren.

Vorstellung des KI-Data-Science-Teams von Copilots

Das „KI-Data-Science-Team” ist ein Projekt, das Datenwissenschaftlern Zugang zu vorgefertigten KI-Agenten verschafft, die zur Automatisierung gängiger Datenaufgaben entwickelt wurden. Stellen Sie sich vor, Sie hätten ein Team von KI-Assistenten, die verschiedene Teile Ihres Daten-Workflows übernehmen!

Dieses Projekt wurde entwickelt, um die Effizienz zu verbessern und die Produktivität zu steigern, wodurch Datenaufgaben deutlich schneller erledigt werden können.

• Datenaufbereitungsagent: Führt Daten zusammen, verbindet sie und bereitet sie für die Analyse vor.
• Feature Engineering Agent: Wandelt vorbereitete Daten in ML-fähige Formate um. Fügt Features hinzu, um die Vorhersagekraft von Machine-Learning-Modellen zu verbessern.
• Agent für die Datenbereinigung: Führt Schritte zur Datenaufbereitung durch, wie z. B. die Verwaltung fehlender Werte, Ausreißer und Datentypkonvertierungen.
• SQL Database Agent: Stellt eine Verbindung zu SQL-Datenbanken her, um Daten in die Data-Science-Umgebung zu importieren. Erstellt Pipelines zur Automatisierung der Datenextraktion. Führt Verknüpfungen, Aggregationen und andere SQL-Operationen durch.

GitHub-Repository: Die Grundlage des KI-gesteuerten SQL-Automatisierungsprozesses ist ein gut organisiertes GitHub-Repository mit fast 400 Sternen, das als zentrale Ressource für den Zugriff auf die vorgefertigten KI-Agenten dient. Es bietet verschiedene Tools, darunter:

• Agent zur Datenbereinigung
• SQL-Agent-Tutorial
• SQL-Datenbank-Agent

Automatisierung von SQL-Interaktionen mit dem SQL-Datenbank-Agenten

Der SQL-Datenbank-Agent ist ein zentraler Bestandteil des „KI-Data-Science-Teams“

und ermöglicht eine reibungslose Interaktion mit SQL-Datenbanken mithilfe von Abfragen in natürlicher Sprache. Dank dieses Agenten müssen Datenwissenschaftler keine komplexen SQL-Codes mehr manuell schreiben. Es wurde eine Beispiel-ERP-Datenbank erstellt, um die Kundendatenbank zu verknüpfen und Data-Science-Workflows zu automatisieren. Die Datenbank ist für folgende Zwecke ausgelegt:

• SQL-Abfragecode zu generieren.
• Erstellen von Python-Funktionen zur Ausführung von SQL-Code.
• Agent-Code über die SQL-Verbindung auszuführen.

Schritt-für-Schritt-Anleitung: Automatisierung von SQL-Abfragen mit KI

Schritt 1: Einrichten Ihrer Umgebung

Bevor Sie mit dem Automatisierungsprozess beginnen, müssen Sie Ihre Umgebung mit den erforderlichen Tools und Bibliotheken einrichten.

1. Installieren Sie das AI Data Science Team Package:

   pip install git+https://github.com/business-science/ai-data-science-team.git --upgrade

   Mit diesem Befehl installieren Sie die neueste Version des Pakets „AI Data Science Team“, wodurch Sie Zugriff auf den SQL Database Agent und andere vorgefertigte KI-Agenten erhalten.

2. Bibliotheken importieren:

Um den Agenten effektiv zu verwalten, stellen Sie sicher, dass diese Bibliotheken verfügbar sind:

from langchain_openai import ChatOpenAIimport pandas as pdimport sqlalchemy as sqlimport osimport yamlimport pprintfrom ai_data_science_team.agents import make_sql_database_agent

3. Datenbankverbindung herstellen: Verwenden Sie dazu ein Tool wie SQLAlchemy:

engine = sql.create_engine('sqlite:///'+PATH_ROOT+'/northwind.db')conn = engine.connect()

Schritt 2: Erstellen und Konfigurieren des SQL-Agenten

Der nächste Schritt besteht darin, den SQL-Agenten für die Datenbankinteraktion zu erstellen und zu konfigurieren.

Dazu müssen das Sprachmodell und die API-Schlüssel eingerichtet werden.

1. LLM konfigurieren: Stellen Sie eine Verbindung zu einem LLM-Anbieter her, um die Codeanalyse zu aktivieren. Hier ein Beispiel:

   llm = ChatOpenAI(model = MODEL)

2. Agent-Einrichtung einrichten: Sie benötigen einen OpenAI-Schlüssel, um die Agent-Einrichtung zu aktivieren.

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY"os.environ["OPENAI_API_KEY"] = yaml.safe_load(open('./credentials.yml'))['openai']

Warnung: Stellen Sie sicher, dass Sie die richtigen Anmeldedaten mit Ihrem OpenAI-Schlüssel einrichten, um Fehler zu vermeiden. So sparen Sie Zeit, die Sie besser für die Verbesserung von Machine-Learning-Modellen nutzen können.

Schritt 3: Ausführen des SQL-Agenten und Abrufen von Daten

Nachdem der SQL-Agent konfiguriert ist, können Sie nun Abfragen ausführen und Daten aus Ihrer Datenbank abrufen.

Verbinden Sie zunächst Ihre Datenquelle, um die Daten abzurufen.

1. Was befindet sich in der Datenbank? Eine häufige Aufgabe ist die Ermittlung der Anzahl der Tabellen. Verwenden Sie dazu folgende Eingabeaufforderung:

   response = sql_agent.invoke({"user_instructions": "Welche Tabellen befinden sich in der Datenbank?"})

   Der Agent erstellt eine SQL-Datenbank, um die relevanten Tabellen abzurufen.

2. Schlüssel anzeigen: Sie können wichtige Objekte extrahieren, z. B.:

   • Nachrichten
   • SQL-Datenbank
   • SQL-Datenbankfunktion

3. Datenrahmen erstellen: Generieren Sie einen Datenrahmen, der in einem Kursverzeichnis gespeichert wird. Aus dieser Antwort können wir alle Daten aus den verschiedenen Schlüsseln extrahieren.

Open AI-Preise: Die Kosten verstehen

Überlegungen zur Verwendung der Open AI API.

Die Automatisierung von SQL-Abfragen mit KI bietet zwar erhebliche Vorteile,

ist es wichtig, sich der mit der Verwendung von LLMs verbundenen Kosten bewusst zu sein. OpenAI berechnet die Kosten auf Basis der Token-Nutzung, die je nach Komplexität der Abfrage und Datengröße variieren kann. Beachten Sie folgende Preisstrategien:

• Kosteneffizienz: Wählen Sie ein effizientes und budgetfreundliches OpenAI-Modell, um die Kosten niedrig zu halten.
• Legen Sie Token-Limits fest: Kontrollieren Sie die Nutzung von OpenAI, um Ihr Budget einzuhalten.
• Begrenzte Stichproben: Stellen Sie genügend Stichproben bereit, damit die Datenbankabfrage ordnungsgemäß funktioniert. Sie müssen nicht immer alle Stichproben bereitstellen.

SQL Agent: Abwägen der Optionen

Vorteile

Automatisiert die Datenengineering-Pipeline.

Die Einrichtungszeit wird mit dem Data-Science-Team reduziert.

Erhöht die Datenausgabe.

Nachteile

Kann aufgrund des erforderlichen OpenAI-Schlüssels kostspielig sein.

Beispieldatenbanken sind oft groß und erfordern Zeit für die Konfiguration entsprechend den Benutzeranforderungen.

Kernfunktionen von SQL Agent

Was sind die wichtigsten Funktionen von SQL Agent?

Hier sind die Kernfunktionen des SQL-Agenten:

• SQL-Abfragecode: Verwendet natürliche Sprache, um die Funktionen des SQL-Agenten zu steuern.
• Python-Funktion: Verwendet Python-Funktionen, um SQL-Code auszuführen, der im Ordner des Benutzers gespeichert werden kann.
• Agent-Code ausführen: Führt Code auf der SQL-Verbindung aus.

FAQ

Was ist ein SQL-Agent?

Ein SQL-Agent ist ein KI-Tool, das die Erstellung und Ausführung von Abfragen automatisiert, wodurch Routinearbeiten reduziert und umsetzbare Erkenntnisse gewonnen werden.

Was sind die Vorteile der Verwendung von KI-automatisiertem SQL?

Verbessert die Produktivität und Genauigkeit. Ermöglicht es Ihnen, sich auf Datenanalyse, ML-Modellierung und geschäftliche Erkenntnisse zu konzentrieren.

Welche Art von Datenwissenschaft muss ich betreiben, um einen SQL-Agenten nutzen zu können?

Ein generativer KI-Datenwissenschaftler ist auf generative KI und LLMs für die Datenwissenschaft spezialisiert. Die Nachfrage nach dieser Untergruppe wächst.

Verwandte Fragen

Wie verbinden sich die KI-Copiloten mit SQL?

Unternehmen wie OpenAI, NVIDIA, Walmart und Home Depot verbinden Kundendatenbanken mit großen Sprachmodellen. Um dies einzurichten, müssen Sie das große Sprachmodell, den OpenAI-Schlüssel und den API-Schlüssel konfigurieren.