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Tutorial de OpenAI Codex: Convierta el lenguaje natural en consultas SQL

OpenAI Codex tutorial showcasing natural language to SQL query conversion.

Desenredando el OpenAI Codex

OpenAI Codex, una maravilla en el ámbito de la inteligencia artificial, es una creación notable de OpenAI. Este modelo de IA avanzado es hábil en interpretar el lenguaje natural y generar fragmentos de código correspondientes. Sirve como la potencia detrás de GitHub Copilot, tu asistente virtual de programación. Codex es esencialmente una versión refinada del renombrado modelo GPT-3 de OpenAI, específicamente ajustado para una variedad de aplicaciones de programación.

OpenAI ha desvelado una API para Codex, que actualmente se encuentra en fase beta cerrada, proporcionando a los usuarios la oportunidad de integrar esta poderosa herramienta en sus proyectos.

Sumérgete en Codex

Para explorar verdaderamente el potencial de Codex, puedes acceder al playground de OpenAI, un sandbox fácil de usar para la experimentación y el aprendizaje de IA.

Adoptando el Concepto del Tutorial de GPT-3

Imagina poder convertir el lenguaje natural en consultas SQL sin esfuerzo. Esa es una de las capacidades revolucionarias de GPT-3. Por ejemplo, si necesitas recuperar todos los usuarios que son mayores de 25 años, simplemente articula tu solicitud:

Obtén todos los usuarios mayores de 25 años

En respuesta, el modelo proporciona la consulta SQL apropiada:

SELECT * FROM users WHERE age > 25

Esta función permite que incluso aquellos sin un conocimiento profundo de la sintaxis SQL generen consultas, convirtiéndola en un cambio de juego para usuarios no técnicos que necesitan interacciones con bases de datos.

Comenzando con OpenAI Codex

Para iniciar tu viaje con Codex, asegúrate de tener acceso. Si aún no te has registrado, puedes unirte a la lista de espera aquí: Lista de Espera de OpenAI Codex. Normalmente, puedes esperar una respuesta en unos días.

Antes de sumergirte en la programación, se recomienda realizar algunas pruebas preliminares en el playground de OpenAI. Visita el Playground de OpenAI para comenzar a experimentar con las capacidades del modelo.

Instalación y Configuración

Para comenzar, instala la biblioteca OpenAI Codex. La documentación completa de la biblioteca se puede encontrar aquí: Documentación de OpenAI Python. Después de instalar, necesitarás importar la biblioteca y configurar tu clave de API.

Generando Consultas SQL

Vamos a crear una función que genere consultas SQL a partir de instrucciones en lenguaje natural. Para hacerlo, podemos utilizar la función openai.Completion.create, especificando varios parámetros:

  • engine: Usa dai...lli-codex para este tutorial.
  • prompt: La entrada en lenguaje natural que especifica la consulta SQL.
  • max_tokens: Determina el número máximo de tokens a generar.
  • temperature: Ajusta la aleatoriedad del texto—cuanto mayor sea el valor, más variada será la salida.
  • top_p: Controla la diversidad de la respuesta; 1.0 significa sin restricciones.
  • frequency_penalty: Influencia la probabilidad de que se introduzcan nuevos tokens.
  • presence_penalty: Modifica la probabilidad de que aparezcan nuevos temas.
  • stop: Define una secuencia de tokens que, al ser reconocidos, detendrán la generación.

Con nuestra configuración completa, podemos probar la función utilizando el siguiente prompt:

Obtén todos los usuarios que son mayores de 25 años

El modelo debería generar la consulta SQL:

SELECT * FROM users WHERE age > 25

Ahora, consolida todo en un solo archivo de código y permite la entrada del usuario a través de la consola para maximizar la interactividad.

Cerrando el Viaje del Tutorial de GPT-3

A lo largo de este viaje esclarecedor, hemos aprovechado el potencial de OpenAI Codex para transformar el lenguaje natural en consultas SQL sin esfuerzo. Además, hemos ganado experiencia práctica utilizando la biblioteca OpenAI Codex, equipando a los usuarios con las habilidades necesarias para operar eficazmente esta poderosa herramienta.

Como siempre, hay margen de mejora. Considera mejorar este proyecto integrando una base de datos y creando una interfaz web fácil de usar. Para guiar la salida del modelo con mayor precisión, también podrías incluir tu esquema de base de datos directamente dentro del prompt.

Entonces, ¿por qué no aprovechar lo que has aprendido durante nuestros AI Hackathons y construir tu aplicación impulsada por GPT-3 en solo unos días? ¡Tu viaje en el mundo de la programación de IA comienza ahora!

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