Интерфейс для общения с данными на естественном языке: новый урок по пакету querychat

В новом уроке курса "Язык R для разработки AI инструментов" мы разбираем, как превратить ваше Shiny-приложение в аналитического ассистента, который понимает вопросы на человеческом языке и самостоятельно пишет SQL-запросы к вашим таблицам.

Пакет querychat решает одну из главных проблем интеграции LLM с базами данных — проблему точности и безопасности. Мы разберем архитектуру Text-to-SQL, где модель не галлюцинирует цифрами, а выполняет реальный код в вашем окружении.

В этом видео:
● Принцип работы Text-to-SQL: как LLM переводит вопросы в точный программный код
● Безопасность данных: почему querychat передает только метаданные схемы, не отправляя сами данные в облако
● Настройка TableSchema: учим модель понимать структуру ваших таблиц, типы столбцов и категории
● Интеграция в Shiny: использование готовых модулей для быстрого развертывания аналитического чата
● Прозрачность и контроль: визуализация сгенерированного SQL-кода для проверки пользователем
● Использование DuckDB в качестве высокопроизводительного движка для запросов

Тайм-коды урока:
00:00 Введение
01:36 Демонстрация интерфейса построенного на основе пакета querychat
04:27 Как работает querychat
06:06 Создание и запуск интерфейса с помощью querychat
09:50 Подключение внешних источников данных
10:53 Предоставление дополнительного контекста
18:22 Интеграция querychat в свои Shiny приложения
27:28 Инструменты в querychat
30:16 Заключение

Ссылки:
• Видео на Youtube
• Курс "Язык R для разработки AI инструментов"

#курсы_по_R