몇 분 만에 AI 분석가 배포: Bag of Words를 사용하여 모든 LLM을 모든 데이터 소스에 연결

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# 소개

인공지능(AI) 프로젝트를 배포하는 데 몇 달이 걸린다는 것은 신화입니다. 사실, 올바른 LLM(대형 언어 모델)을 데이터 소스에 성공적으로 연결하는 방법을 알고 있다면 자체 SQL(구조적 쿼리 언어) 데이터베이스에서 복잡한 비즈니스 질문에 답할 수 있는 AI 분석가를 몇 분 안에 배포할 수 있습니다.

이 기사에서는 AI 분석가를 배포하는 방법을 자세히 설명하겠습니다. 단어 가방혁신적인 AI 데이터 레이어 기술. SQL 데이터베이스와 LLM에 초점을 맞춘 실용적인 단계별 프로세스를 배우게 됩니다. 그 과정에서 모든 전문가가 알아야 할 일반적인 배포 문제와 윤리적 고려 사항을 다룰 것입니다.

# Bag of Words 이해하기

Bag of Words는 LLM을 다음과 같은 SQL 데이터베이스를 포함하여 거의 모든 데이터 소스에 연결하는 AI 데이터 계층 플랫폼입니다. 포스트그레SQL, MySQL, 눈송이그리고 더. 다음과 같은 주요 기능을 통해 데이터에 대한 대화형 AI 분석가를 구축하는 데 도움이 됩니다.

• 기존 데이터 인프라에 직접 연결할 수 있습니다.
• AI가 액세스할 수 있는 테이블과 뷰를 제어합니다.
• 다음과 같은 도구의 메타데이터를 사용하여 데이터 컨텍스트를 개선합니다. 태블로 또는 DBT
• 사용자 액세스 및 권한을 안전하게 관리합니다.
• 빠르고 신뢰할 수 있으며 설명 가능한 통찰력을 제공하도록 설계되었습니다.

이 접근 방식은 단순히 사용자가 막대한 엔지니어링 비용을 들이지 않고도 “한 번만 질문하고 개선하고 설명할 수 있는 결과를 얻을 수 있음”을 의미합니다.

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# AI 분석가 배포

많은 조직은 강력한 도구를 보유하고 있음에도 불구하고 데이터의 잠재력을 최대한 활용하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 문제는 대부분 통합인데, 이는 복잡하고 명확한 통합 방법이 없습니다. LLM을 기반으로 하는 AI 분석가는 자연어 쿼리를 통해 원시 데이터를 통찰력으로 변환하지만 이러한 모델을 백엔드 데이터에 정확하게 연결하는 것이 중요합니다.

좋은 소식은 Bag of Words를 사용하면 끝없는 사용자 정의 코드 문제 없이 SQL 데이터베이스와 LLM을 연결할 수 있다는 것입니다. 이를 통해 장벽을 낮추고 배포 속도를 몇 주 또는 몇 달에서 몇 분으로 단축하여 데이터 팀과 비즈니스 사용자 모두의 역량을 강화합니다.

# Bag of Words를 사용하여 AI 분석가 배포

Docker에서 AI 분석가를 신속하게 준비하고 실행하려면 다음 기술 단계를 따르세요.

// 1단계: SQL 데이터베이스 준비

• 다음을 확인하세요. 도커 아래 코드를 실행하기 전에 컴퓨터에 설치되고 올바르게 설정되었습니다.
• 그런 다음 다음 명령을 실행하십시오.

docker run --pull always -d -p 3000:3000 bagofwords/bagofwords

• 신규인 경우 등록해야 합니다. http://localhost:3000/users/sign-up.

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단계에 따라 AI 분석가를 설정하는 온보딩 흐름을 완료하세요.

• SQL 데이터베이스에 대한 연결 자격 증명(호스트, 포트, 사용자 이름, 비밀번호)이 있는지 확인하세요.
• 새 보고서를 클릭합니다. 그런 다음 원하는 데이터베이스를 선택하십시오. 이 기사에서는 PostgreSQL을 사용하겠습니다.

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• 데이터베이스를 생성하고 채웁니다. 나는 추천한다 수파베이스 데모를 위해. 원하는 것을 사용할 수 있습니다. 또한 Bag of Words를 배포할 네트워크에서 데이터베이스에 액세스할 수 있는지 확인하세요.

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• AI 분석가가 쿼리할 데이터가 있는 스키마, 테이블 및 뷰를 파악하세요.
• 다음은 분석에 맥락을 제공하는 것입니다.

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여기에서 데이터를 어떻게 관리할지 AI에게 지시해야 하며, Tableau, dbt, 데이터 양식그리고 당신의 AGENTS.md Git의 파일.

버튼을 한 번만 클릭하면 필요한 모든 정보가 포함된 답변을 준비할 수 있는 대화를 설정할 수도 있습니다.

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보고서를 설정하고 다시 실행할 수도 있습니다. 귀하의 데이터에 대한 보고서는 자동 조종 장치가 됩니다.

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// 2단계: 쿼리 테스트 및 구체화

• Bag of Words 인터페이스를 통해 AI 분석가와 상호작용하세요.
• “지난 분기 총 매출은 얼마였나요?”와 같은 간단한 자연어 쿼리로 시작하세요. 또는 “수익별 상위 제품 표시”
• 정확성과 관련성을 높이기 위해 초기 결과를 기반으로 프롬프트와 지침을 구체화합니다.
• 디버깅 도구를 사용하여 LLM이 SQL을 해석하는 방법을 추적하고 필요한 경우 메타데이터를 조정합니다.

// 3단계: 배포 및 확장

• API 또는 사용자 인터페이스(UI) 임베딩을 통해 AI 분석가를 비즈니스 애플리케이션이나 보고 도구에 통합하세요.
• 병목 현상을 식별하려면 사용량 측정항목과 쿼리 성능을 모니터링하세요.
• 채택이 증가함에 따라 데이터베이스 액세스 또는 모델 구성을 반복적으로 확장합니다.

# 과제와 솔루션

AI 분석가를 배치할 때 직면할 수 있는 몇 가지 장애물은 다음과 같습니다(Bag of Words가 어떻게 도움이 되는지):

# 마무리

LLM을 SQL 데이터베이스에 연결하여 몇 분 만에 AI 분석가를 배포하는 것은 가능하지 않습니다. 오늘날의 데이터 중심 세계에서는 이것이 기대되고 있습니다. Bag of Words는 데이터를 대화형 AI 기반 통찰력으로 빠르게 전환할 수 있는 접근 가능하고 유연하며 안전한 방법을 제공합니다. 설명된 단계를 따르면 데이터 전문가와 비즈니스 사용자 모두 의사 결정에서 새로운 수준의 생산성과 명확성을 얻을 수 있습니다.

AI 프로젝트를 효과적으로 배포하는 데 어려움을 겪고 있다면 이제 프로세스를 이해하고 새로운 도구를 활용하며 자신 있게 AI 분석가를 구축할 때입니다.

시투 올루미드 그는 세부 사항에 대한 예리한 안목과 복잡한 개념을 단순화하는 재주를 바탕으로 최첨단 기술을 활용하여 매력적인 내러티브를 만드는 데 열정을 갖고 있는 소프트웨어 엔지니어이자 기술 작가입니다. Shittu는 다음에서도 찾을 수 있습니다. 지저귀다.