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

Desentrañando el OpenAI Codex: Tu Guía Definitiva

OpenAI Codex es un avance revolucionario en el campo de la inteligencia artificial, diseñado para traducir el lenguaje natural en código sin problemas. Este innovador modelo de IA actúa como la piedra angular para herramientas como GitHub Copilot, que sirve como asistente virtual de programación para desarrolladores. Como una variante especializada del reconocido modelo GPT-3, Codex está afinado específicamente para aplicaciones de codificación.

Actualmente, OpenAI ha lanzado una API para Codex que está en beta cerrada, permitiendo que seleccionados desarrolladores experimenten con codificación impulsada por IA. Para explorar todas las capacidades de Codex, adéntrate en el espacio de juego de OpenAI.

Adoptando el Concepto de Tutorial GPT-3

Una de las características más destacadas de Codex es su capacidad para convertir el lenguaje natural en consultas SQL. Por ejemplo, si necesitas recuperar todos los usuarios que tienen más de 25 años, simplemente articulas:

Obtén todos los usuarios mayores de 25 años.

En respuesta, Codex genera la consulta SQL correspondiente:

SELECT * FROM users WHERE age > 25;

Esta notable capacidad abre puertas para individuos no técnicos, permitiéndoles consultar bases de datos sin necesidad de conocimiento de la sintaxis SQL. ¡Comienza tu viaje hacia la versatilidad con el tutorial de GPT-3 hoy!

Comenzando con OpenAI Codex

Antes de zambullirte en la codificación con Codex, asegúrate de tener acceso a la plataforma. Si aún no has recibido acceso, solicita estar en la lista de espera aquí; la aprobación generalmente llega dentro de unos días.

Si se te solicita probar primero, utiliza el espacio de juego de OpenAI para familiarizarte con cómo opera el modelo. Las pruebas iniciales mejorarán tu comprensión y capacidades.

Instalación y Configuración

Para embarcarte en tu viaje de codificación, el primer paso es instalar la biblioteca OpenAI Codex. La documentación completa de esta biblioteca se puede acceder aquí.

Luego, importa la biblioteca y establece tu clave API. Una vez listos, crearemos una función que genera una consulta SQL a partir de una entrada en lenguaje natural.

Codificando el Generador de Consultas SQL

Tu función debe incorporar el método openai.Completion.create para generar la consulta SQL. A continuación, se presentan los parámetros clave que configurarás:

• engine: Usa davinci-codex para la generación de consultas SQL.
• prompt: Ingresa la consulta en lenguaje natural.
• max_tokens: Límite para el número de tokens generados.
• temperature: Determina la aleatoriedad; valores más bajos generan más previsibilidad.
• top_p: Afecta la aleatoriedad de la finalización.
• frequency_penalty: Controla la repetibilidad en las respuestas.
• presence_penalty: Disminuye la probabilidad de mencionar temas comunes.
• stop: Define una secuencia de detención para la generación.

Probar tu función es simple; simplemente ingresa:

Obtén todos los usuarios que son mayores de 25 años.

La consulta SQL generada debería devolver:

SELECT * FROM users WHERE age > 25;

A continuación, integra esto en un solo archivo y acepta entradas del usuario a través de la consola para completar la configuración.

Concluyendo tu Viaje por el Tutorial de GPT-3

A lo largo de este interesante tutorial, hemos dominado el arte de transformar el lenguaje natural en consultas SQL con la ayuda de OpenAI Codex. También hemos explorado cómo utilizar eficazmente la biblioteca Codex.

Para mejorar aún más tu proyecto, considera integrar una base de datos junto con una interfaz web amigable. Para mejorar la precisión, tus indicaciones podrían beneficiarse de la inclusión de un esquema de base de datos, proporcionando contexto para mejores respuestas.

Ahora que has adquirido habilidades esenciales, ¿por qué no aplicas lo que aprendiste? Participar en hackatones de IA te permite explorar la construcción de una aplicación GPT-3 en solo unos pocos días!