Tutoriel OpenAI Codex : Convertir le langage naturel en requêtes SQL

Unraveling the OpenAI Codex

OpenAI Codex, un émerveillement dans le domaine de l'intelligence artificielle, est une création remarquable d'OpenAI. Ce modèle d'IA avancé est capable d'interpréter le langage naturel et de générer des extraits de code correspondants. Il sert de puissance derrière GitHub Copilot, votre assistant de programmation virtuel. Codex est essentiellement une version raffinée du célèbre modèle GPT-3 d'OpenAI, spécifiquement ajustée pour une variété d'applications de codage.

OpenAI a dévoilé une API pour Codex, qui est actuellement en phase de bêta fermée, offrant aux utilisateurs la possibilité d'intégrer cet outil puissant dans leurs projets.

Plongée dans Codex

Pour explorer véritablement le potentiel de Codex, vous pouvez accéder à la plateforme OpenAI, un bac à sable convivial pour l'expérimentation et l'apprentissage de l'IA.

Adopter le concept de tutoriel GPT-3

Imaginez pouvoir convertir le langage naturel en requêtes SQL sans effort. C'est l'une des capacités révolutionnaires de GPT-3. Par exemple, si vous devez récupérer tous les utilisateurs âgés de plus de 25 ans, il vous suffit d'exprimer votre demande :

Récupérer tous les utilisateurs de plus de 25 ans

En réponse, le modèle fournit la requête SQL appropriée :

SELECT * FROM users WHERE age > 25

Cette fonctionnalité permet même à ceux qui n'ont pas une connaissance approfondie de la syntaxe SQL de générer des requêtes, en faisant un véritable changement pour les utilisateurs non techniques qui ont besoin d'interactions avec des bases de données.

Commencer avec OpenAI Codex

Pour commencer votre aventure avec Codex, assurez-vous d'avoir accès. Si vous ne vous êtes pas encore inscrit, vous pouvez rejoindre la liste d'attente ici : Liste d'attente OpenAI Codex. En général, vous pouvez vous attendre à une réponse dans les jours qui suivent.

Avant de plonger dans le codage, il est conseillé de réaliser quelques tests préliminaires sur la plateforme OpenAI. Visitez le OpenAI Playground pour commencer à expérimenter avec les capacités du modèle.

Installation et configuration

Pour commencer, installez la bibliothèque OpenAI Codex. Une documentation complète pour la bibliothèque peut être trouvée ici : Documentation Python OpenAI. Après l'installation, vous devrez importer la bibliothèque et configurer votre clé API.

Génération de requêtes SQL

Créons une fonction qui génère des requêtes SQL à partir d'instructions en langage naturel. Pour ce faire, nous pouvons utiliser la fonction openai.Completion.create, en précisant plusieurs paramètres :

engine : Utilisez dai...lli-codex pour ce tutoriel.
prompt : L'entrée en langage naturel qui spécifie la requête SQL.
max_tokens : Déterminez le nombre maximum de tokens à générer.
temperature : Ajustez l'aléatoire du texte – plus la valeur est élevée, plus la sortie est variée.
top_p : Contrôlez la diversité de la réponse ; 1.0 signifie illimité.
frequency_penalty : Influencez la probabilité que de nouveaux tokens soient introduits.
presence_penalty : Modifiez la probabilité d'apparition de nouveaux sujets.
stop : Définissez une séquence de tokens qui, lorsqu'elle est reconnue, arrêtera la génération.

Avec notre configuration terminée, nous pouvons tester la fonction en utilisant le prompt suivant :

Obtenez tous les utilisateurs âgés de plus de 25 ans

Le modèle devrait générer la requête SQL :

SELECT * FROM users WHERE age > 25

Maintenant, regroupez tout dans un seul fichier de code et permettez l'entrée des utilisateurs via la console pour maximiser l'interactivité.

Conclusion du parcours de tutoriel GPT-3

Tout au long de ce parcours enrichissant, nous avons exploité le potentiel d'OpenAI Codex pour transformer le langage naturel en requêtes SQL de manière transparente. De plus, nous avons acquis une expérience pratique en utilisant la bibliothèque OpenAI Codex, équipant les utilisateurs des compétences nécessaires pour utiliser efficacement cet outil puissant.

Comme toujours, il y a place à l'amélioration. Envisagez d'améliorer ce projet en intégrant une base de données et en créant une interface web conviviale. Pour guider la sortie du modèle avec plus de précision, vous pourriez également inclure votre schéma de base de données directement dans le prompt.

Alors, pourquoi ne pas tirer parti de ce que vous avez appris lors de nos AI Hackathons et construire votre application alimentée par GPT-3 en seulement quelques jours ? Votre aventure dans le monde de la programmation IA commence maintenant !