OpenAI Codex Tutorial: Natürliche Sprache in SQL-Abfragen umwandeln

Die Entschlüsselung des OpenAI Codex

OpenAI Codex, ein Wunderwerk im Bereich der künstlichen Intelligenz, ist eine bemerkenswerte Kreation von OpenAI. Dieses fortschrittliche KI-Modell ist in der Lage, natürliche Sprache zu interpretieren und entsprechende Code-Snippets zu generieren. Es dient als Leistungsträger hinter GitHub Copilot, Ihrem virtuellen Programmierassistenten. Codex ist im Grunde genommen eine verfeinerte Version des renommierten GPT-3-Modells von OpenAI, das speziell für eine Vielzahl von Programmieranwendungen optimiert wurde.

OpenAI hat eine API für Codex veröffentlicht, die sich derzeit in einer geschlossenen Beta-Phase befindet und den Benutzern die Möglichkeit bietet, dieses leistungsstarke Werkzeug in ihre Projekte zu integrieren.

Eintauchen in Codex

Um das Potenzial von Codex wirklich zu erkunden, können Sie den OpenAI Playground besuchen, eine benutzerfreundliche Sandbox für KI-Experimente und Lernen.

Das Konzept des GPT-3-Tutorials annehmen

Stellen Sie sich vor, Sie könnten natürliche Sprache mühelos in SQL-Abfragen umwandeln. Das ist eine der bahnbrechenden Fähigkeiten von GPT-3. Wenn Sie beispielsweise alle Benutzer abrufen möchten, die älter als 25 Jahre sind, formulieren Sie einfach Ihre Anfrage:

Alle Benutzer über 25 Jahre abrufen

Als Antwort liefert das Modell die entsprechende SQL-Abfrage:

SELECT * FROM users WHERE age > 25

Diese Funktion ermöglicht es sogar denjenigen, die keine tiefen Kenntnisse der SQL-Syntax haben, Abfragen zu generieren, was sie zu einem echten Durchbruch für nicht-technische Benutzer macht, die mit Datenbankinteraktionen arbeiten müssen.

Einführung in OpenAI Codex

Um Ihre Reise mit Codex zu beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie Zugriff haben. Wenn Sie sich noch nicht angemeldet haben, können Sie sich hier auf die Warteliste setzen: OpenAI Codex Warteliste. In der Regel können Sie innerhalb weniger Tage mit einer Antwort rechnen.

Bevor Sie mit dem Programmieren beginnen, ist es ratsam, einige Vorabtests im OpenAI Playground durchzuführen. Besuchen Sie den OpenAI Playground, um mit den Fähigkeiten des Modells zu experimentieren.

Installation und Einrichtung

Um loszulegen, installieren Sie die OpenAI Codex-Bibliothek. Umfassende Dokumentation für die Bibliothek finden Sie hier: OpenAI Python-Dokumentation. Nach der Installation müssen Sie die Bibliothek importieren und Ihren API-Schlüssel einrichten.

Erzeugen von SQL-Abfragen

Lassen Sie uns eine Funktion erstellen, die SQL-Abfragen aus natürlichen Sprachinstruktionen generiert. Dazu können wir die openai.Completion.create-Funktion nutzen und mehrere Parameter festlegen:

• engine: Verwenden Sie dai...lli-codex für dieses Tutorial.
• prompt: Die natürliche Spracheingabe, die die SQL-Abfrage angibt.
• max_tokens: Legen Sie die maximale Anzahl an Tokens fest, die generiert werden sollen.
• temperature: Passen Sie die Zufälligkeit des Textes an - je höher der Wert, umso vielfältiger das Ergebnis.
• top_p: Steuern Sie die Vielfältigkeit der Antwort; 1.0 bedeutet uneingeschränkt.
• frequency_penalty: Beeinflussen Sie die Wahrscheinlichkeit der Einführung neuer Tokens.
• presence_penalty: Ändern Sie die Wahrscheinlichkeit, dass neue Themen erscheinen.
• stop: Definieren Sie eine Sequenz von Tokens, die, wenn erkannt, die Generierung anhalten wird.

Nachdem unsere Einrichtung abgeschlossen ist, können wir die Funktion mit dem folgenden Prompt testen:

Holen Sie sich alle Benutzer, die älter als 25 Jahre sind

Das Modell sollte die SQL-Abfrage generieren:

SELECT * FROM users WHERE age > 25

Nun können Sie alles in eine einzige Code-Datei konsolidieren und Benutzereingaben über die Konsole zulassen, um die Interaktivität zu maximieren.

Abschluss der GPT-3-Tutorial-Journey

Im Laufe dieser aufschlussreichen Reise haben wir das Potenzial von OpenAI Codex genutzt, um natürliche Sprache nahtlos in SQL-Abfragen umzuwandeln. Darüber hinaus haben wir praktische Erfahrungen mit der OpenAI Codex-Bibliothek gesammelt und die Benutzer mit den notwendigen Fähigkeiten ausgestattet, um dieses leistungsstarke Werkzeug effektiv zu bedienen.

Wie immer gibt es Raum für Verbesserungen. Ziehen Sie in Betracht, dieses Projekt zu verbessern, indem Sie eine Datenbank integrieren und eine benutzerfreundliche Webschnittstelle erstellen. Um die Ergebnisse des Modells präziser zu steuern, könnten Sie auch Ihr Datenbankschema direkt innerhalb des Prompts einfügen.

Warum also nicht das, was Sie während unserer AI Hackathons gelernt haben, nutzen und Ihre GPT-3-gestützte Anwendung in nur wenigen Tagen entwickeln? Ihre Reise in der Welt der KI-Programmierung beginnt jetzt!