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Radzivon Alkhovik
Enthusiast der Low-Code-Automatisierung
14. August 2024
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SQLcoder ist eine Familie von Sprachlernmodellen, die darauf ausgelegt sind, menschenähnliche Texte zu verstehen und zu erzeugen. Im Gegensatz zu anderen LLMs, wie z. B. Qwen1.5ist dieses Modell darauf spezialisiert, natürlichsprachliche Eingaben im Zusammenhang mit Datenbankabfragen zu verstehen und sie direkt in SQL-Code umzuwandeln, damit du mit SQL-gestützten Datenbanken interagieren kannst.
In diesem Leitfaden werden die verschiedenen Funktionen dieses KI-Modells untersucht, einschließlich der Architektur, der Betriebsmechanismen, der Anwendungsfälle und der Möglichkeiten, es in Latenode Workflows einzusetzen. Außerdem lernst du die SQL-Sprache kennen und erfährst, wie sich SQL Coder in sie integrieren lässt. Lies diesen Leitfaden weiter, um das Potenzial dieses Modells zu entdecken!
Die wichtigsten Erkenntnisse: SQLCoder ist ein KI-Modell, das von CodeLlama weiterentwickelt wurde, um SQL-Abfragen aus natürlicher Sprache zu generieren. Es nutzt eine Transformer-Architektur mit Selbstbeobachtungsmechanismen, um Text zu verstehen und in SQL-Befehle umzuwandeln. Latenode integriert SQLCoder, um seine Automatisierungsworkflows zu verbessern, so dass Benutzer/innen intuitiver mit Datenbanken wie MySQL und Microsoft SQL Server arbeiten können. Diese Integration reduziert die manuelle Kodierung, minimiert Fehler und rationalisiert die Datenbankverwaltung.
Structured Query Language(SQL) ist eine Programmiersprache für die Kommunikation mit relationalen Datenbanken. Sie ermöglicht es den Nutzern, verschiedene Operationen mit den in diesen Datenbanken gespeicherten Informationen durchzuführen, z. B. Abfragen, Aktualisieren, Einfügen und Löschen. Sie ist grundlegend für die Verwaltung strukturierter Daten, die in Tabellen mit Zeilen und Spalten organisiert sind. Hier sind die fünf wichtigsten Arten von Abfragen:
Aufgrund ihrer Struktur wird diese Sprache in verschiedenen Arten von Anwendungen eingesetzt, von kleinen Projekten bis hin zu großen Unternehmenssystemen, und SQLcoder trägt dazu bei. Zu den relationalen Datenbanken gehören MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Oracle Database, etc. Diese Systeme speichern Daten in einem strukturierten Format, sodass sie leicht abgerufen, bearbeitet und gespeichert werden können.
Die Fähigkeit von SQL, komplizierte Anfragen zu bewältigen, insbesondere solche, die mehrere miteinander verbundene Tabellen betreffen, erklärt seine weite Verbreitung. Diese Sprache bietet eine solide Grundlage für die Wahrung der Datengenauigkeit und -kohärenz - wichtige Elemente in Systemen, die große Datenmengen verarbeiten. Mit den automatisierten Arbeitsabläufen von Latenode kannst du MySQL und Microsoft SQL Server mit SQLcoder oder DeepSeek Coderverbinden, die Code in vielen Formaten, einschließlich SQL, schreiben können.
Wie funktioniert das in der Praxis? Stell dir vor, du hast eine Datenbank für einen Online-Laden. Eine der Tabellen heißt "Kunden", in der Informationen über die Kunden gespeichert werden, und eine andere heißt "Bestellungen", die Informationen über ihre Bestellungen enthält. Du möchtest alle Kunden finden, die im letzten Monat eine Bestellung aufgegeben haben, und ihre Namen und Bestelldaten abfragen. Also musst du die folgende Abfrage schreiben:
Einfache cloudbasierte Datenbanken wie Google Sheets und Airtable sind auf Einfachheit ausgelegt und daher leichter zu benutzen, haben aber einige Einschränkungen in Bezug auf Datenkontrolle und Anpassung. Im Gegensatz dazu erfordern SQL-Datenbanken spezielleres Wissen, um auf Daten zuzugreifen und sie zu bearbeiten, was normalerweise das Schreiben von SQL-Abfragen beinhaltet. Genau hier kann Defog SQLcoder helfen.
Dieses Modell ermöglicht es dir, verschiedene Arten von SQL-Abfragen auf der Grundlage deiner Eingabeaufforderungen zu erstellen. Du kannst in natürlicher Sprache beschreiben, was du brauchst, und das Modell erkennt deine Absicht und erstellt eine entsprechende SQL-Abfrage. Das vereinfacht die Datenbankverwaltung, weil du dir weniger Syntax und Befehle merken musst, Zeit sparst und die Fehlerquote beim Schreiben von Abfragen minimierst.
SQLcoder kann zum Beispiel Abfragen wie ALTER erstellen, mit denen Datenbankstrukturen geändert werden, z. B. durch Hinzufügen von Spalten. DROP wird verwendet, um ganze Tabellen oder Datenbanken zu löschen - eine mächtige, aber unumkehrbare Aktion. TRUNCATE entfernt alle Zeilen aus einer Tabelle, wobei die Struktur der Tabelle erhalten bleibt. JOIN kombiniert Daten aus mehreren Tabellen, und UNION führt die Ergebnisse mehrerer SELECT-Anweisungen zusammen.
Dies ist eine verfeinerte Anpassung von CodeLlama, einem von Meta AI entwickelten Modell zur Erstellung und Diskussion von Code. Diese Verfeinerung umfasst eine innovative Architektur, fortschrittliche Betriebsmechanismen und eine große Anzahl von Parametern. Sie arbeiten zusammen, um die Fähigkeiten des Defog SQLcoder KI-Modells zu verbessern, und hier ist, wie.
In der KI bezieht sich die Architektur auf das Design und die Struktur eines Modells und legt fest, wie Daten fließen und verarbeitet werden, um Ergebnisse zu erzeugen. Dazu gehören Schichten von Neuronen, ihre Verbindungen und die Trainingsmethoden. Eine gut durchdachte Architektur ist entscheidend für die Effektivität des Modells bei Aufgaben wie der Sprachübersetzung oder der Erstellung von SQL-Abfragen.
SQLcoder verwendet eine Transformer-Architektur, die von CodeLlama übernommen wurde. Ursprünglich wurde sie für Textgenerierungs- und -erkennungsaufgaben entwickelt und in Modellen wie Falcon-7Bverwendet er Mechanismen zur Selbstbeobachtung, um den Kontext und die Beziehungen zwischen den einzelnen Wörtern in deinem Prompt zu verstehen und sie in die richtigen Befehle umzuwandeln.
Die Architektur von SQLcoder nutzt in der Tat Selbstaufmerksamkeitsmechanismen, die es dem Modell ermöglichen, die gesamte Eingabesequenz gleichzeitig zu analysieren und sich auf jedes Wort im Kontext des gesamten Satzes zu konzentrieren. Es gibt einen Multi-Head-Attention-Mechanismus. Jeder "Kopf" ermöglicht es dem Modell, sich gleichzeitig auf verschiedene Teile des Eingabetextes zu konzentrieren.
Dies hilft dabei, mehrere Facetten deiner Abfrage zu erfassen, z. B. verschiedene Spalten, Bedingungen oder Beziehungen zwischen Tabellen, und hilft dem Modell, die wesentlichen Komponenten des Textes zu bestimmen, die für die SQL-Generierung entscheidend sind. Die Fähigkeit des Modells, SQL aus einfachem Text zu generieren, beruht auf seinem umfassenden Training mit einem großen und vielfältigen Datensatz von SQL-Beispielen.
Dank dieser umfassenden Schulung ist Defog SQLcoder in der Lage, SQL-Konstrukte zu verstehen und genau anzuwenden, sodass er gängige und komplexe Abfragen präzise und anpassungsfähig bearbeiten kann.
KI-Modelle stützen sich auf numerische Werte, die Parameter genannt werden, um Informationen in den verschiedenen Ebenen zu verarbeiten, damit sie Daten analysieren, sie zwischen den Ebenen weitergeben und genaue Ergebnisse erzielen können. Dazu gehören Gewichte, die die richtige Datenverarbeitung und die Erkennung von Mustern in deinem Text steuern, und Verzerrungen, die den Datentransfer zwischen den Ebenen erleichtern.
Beide Typen sind für den reibungslosen Betrieb der einzelnen Ebenen unerlässlich, wobei die Gesamtzahl der Parameter je nach Modell variiert. SQLcoder bietet mehrere Versionen mit 7B, 15B und 70B Parametern an, wobei die größeren Versionen auch kompliziertere Aufgaben bewältigen können. Das ist relativ bescheiden im Vergleich zu den Top-LLMs wie Claude 3 mit angeblich 500 Milliarden Parametern, aber es reicht für die meisten Fälle.
Mehrere wichtige Schichten tragen dazu bei, dass das Modell SQL-Abfragen aus natürlicher Sprache verarbeiten und erstellen kann. Die Einbettungsschicht wandelt die Eingabe-Token in dichte Vektoren um, so dass sie für die Verarbeitung durch das Modell geeignet sind. Der Self-Attention Layer aktiviert die oben genannten Mechanismen und ermöglicht es dem Defog SQLcoder, sich auf relevante Teile der Eingabesequenz zu konzentrieren, indem er Aufmerksamkeitsbewertungen berechnet, die dabei helfen, die Wichtigkeit jedes Tokens im Vergleich zu anderen zu bestimmen.
Anschließend wendet der Feed-Forward Layer nicht-lineare Transformationen auf jedes Token an und ermöglicht so die Verarbeitung komplexer Daten. Die Normalisierungsschicht sorgt für eine stabile Eingabe über alle Schichten hinweg, indem sie dafür sorgt, dass sich die Parameter nicht zu drastisch ändern. Die Ausgabeschicht schließlich erstellt die endgültige SQL-Abfrage auf der Grundlage der verarbeiteten Eingaben. Diese Ebenen werden mehrfach übereinander gelegt, damit SQLcoder ein tiefes und differenziertes Verständnis des Eingabetextes aufbauen kann.
Latenode vereinfacht die Automatisierung mit seiner intuitiven Low-Code-Plattform und ermöglicht es den Nutzern, anspruchsvolle Systeme ohne tiefgreifende Programmierkenntnisse zu entwickeln. Dieses Tool ist ein entscheidender Vorteil für Unternehmen, die Routinen automatisieren, verschiedene Software miteinander verknüpfen oder eigene Anwendungen entwickeln wollen. Mit seinem visuellen Drag-and-Drop-Editor verkürzt Latenode die Entwicklungszeit und ermöglicht eine schnelle Bereitstellung von Lösungen.
Die Plattform verfügt über eine Reihe von Integrationen, die mit beliebten Diensten wie Google Sheets, Slack, SQL-Datenbanken und KI-Modellen wie Defog SQLcoder verbunden sind. Es gibt eine HTTP-Anfrage Knoten für API-Systeme und einen Javascript-Knoten für die Code-Implementierung. Sie ermöglichen es den Nutzern, systemübergreifende Workflows zu erstellen, auch mit Diensten, die in der Bibliothek von Latenode nicht verfügbar sind. Wenn du keine Ahnung von Code hast, kann ein KI-Assistent auf deine Eingabe hin ein Snippet schreiben.
Zusätzlich zu den Low-Code-Integrationen ermöglicht die Plattform das Hinzufügen von Trigger-Knoten, die ein Skript per Zeitplan, Tastendruck, Webhook oder deine Aktionen in einer Drittanbieteranwendung aktivieren. Umfassende Überwachungsfunktionen für einzelne Blöcke geben den Nutzern wertvolle Einblicke in die Leistung ihrer Workflows.
Die mit SQLcoder ausgestatteten Latenode Workflows erfordern weniger manuelle Kodierung, reduzieren jedoch Fehler und Zeitaufwand und bieten eine bessere Kontrolle über Ihre Aktionen in Datenbanken wie MySQL und Microsoft SQL Server. Die Synergie zwischen den Tools eröffnet neue Möglichkeiten für eine intuitive, datengesteuerte Automatisierung.
Um zu verstehen, wie der SQLcoder Integrationsknoten in der Praxis funktioniert, musst du ein einfaches Szenario erstellen. Es enthält nur drei Knoten: einen Trigger, SetVariable und das AI-Modell selbst.
In diesem Fall kannst du dir diese Variablen als Textkapseln vorstellen, die die KI liest, aber sie nehmen nicht viel Platz in ihrem Eingabefenster ein. Achte darauf, dass du diesen Knoten zum ersten Mal ausführst, damit die Variable erscheint.
Außerdem gibt es deine Eingabeaufforderung, bei der du nur die Variable und die maximalen Token für die Antwort angibst. Dieser Arbeitsablauf verwendet die Version ohne Historie, bei der die Anzahl der Token 512 beträgt, standardmäßig sind es 256.
Latenode unterstützt nur eine Modellversion mit 7 Milliarden Parametern. Das ist die Minimalkonfiguration, aber sie reicht völlig aus, um z. B. SQL-Abfragen für Datenbanken zu erstellen:
Wenn der Arbeitsablauf funktioniert, leuchten alle Knoten grün auf. Informationen über den Betrieb des SQLcoder-Knotens werden in einem speziellen Fenster angezeigt, wenn du ihn anklickst. Du kannst SQL-Datenbankknoten hinzufügen, um mit Informationen von dort zu interagieren oder sie mit anderen Anwendungen zu verbinden: neuronale Netze, Notion, Clickup, Amazon, Google, Microsoft-Dienste usw. Mit den richtigen Fähigkeiten kannst du alles in Latenode automatisieren.
Registriere dich jetzt, um Latenode kostenlos zu nutzen! Dir stehen 300 Szenario-Aktivierungen zur Verfügung, aber wenn du mehr Möglichkeiten brauchst, bietet dir die Plattform Zugang zu drei kostenpflichtigen Abonnement-Optionen. Jede bietet mehr Aktivierungen, verknüpfte Konten, parallele Szenarioausführungen und viele andere Funktionen.
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SQLCoderist ein KI-Modell, das natürlichsprachliche Eingabeaufforderungen in SQL-Abfragen umwandelt und so eine nahtlose Interaktion mit SQL-Datenbanken ermöglicht.
SQLCoder lässt sich in Latenode integrieren, um die Erstellung von SQL-Abfragen zu automatisieren, Arbeitsabläufe zu vereinfachen und den Bedarf an manueller Kodierung zu verringern.
SQLCoder verwendet eine Transformer-Architektur mit Selbstbeobachtungsmechanismen, um natürlichsprachliche Eingaben genau zu interpretieren und zu verarbeiten.
Der SQLCoderkann SQL-Abfragen für verschiedene relationale Datenbanken erstellen, darunter MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server und Oracle Database.
Latenode bietet eine Low-Code-Plattform mit integriertem SQLCoder, die es Nutzern ermöglicht, automatisierte Arbeitsabläufe zu erstellen, die mit SQL-Datenbanken interagieren, ohne dass sie tiefgehende Programmierkenntnisse benötigen.
