IntelligentQueryEngine

？ ❓智能查詢引擎：現代AI驅動的查詢系統

該存儲庫託管智能查詢引擎，這是一種AI驅動的查詢解決方案，將高級自然語言處理與強大的數據庫查詢集成在一起。該系統利用最新的AI模型，矢量數據庫和傳統的關係數據庫來提供與您的數據無縫，智能的交互。

？特徵

• Google Gemini和擁抱面部嵌入：利用尖端語言模型的力量了解自然語言查詢並將其轉換為精確的SQL語句。
• ChromAdb用於矢量存儲：有效存儲和檢索嵌入式，用於上下文感知的查詢和語義搜索。
• MySQL後端：查詢在傳統關係數據庫中存儲的結構化數據，以確保與現有工作流程的兼容性。
• Langchain集成：連鎖複雜的邏輯和工作流程，實現多步查詢和決策。
• 基於筆記本的開發：在靈活的互動環境中進行實驗和原型。

關鍵功能

1. 對SQL的自然語言：用戶可以用簡單的英語提出問題，並且發動機生成準確的SQL查詢以獲取MySQL的結果。
2. 語義搜索：使用基於向量的相似性搜索搜索存儲在Chromadb中。
3. 動態上下文管理：通過Google Gemini和擁抱面部嵌入的上下文理解適應用戶查詢。
4. 可伸縮性：旨在輕鬆處理大型數據集和復雜查詢。
5. 模塊化設計：用於集成其他AI模型或數據庫系統的可擴展體系結構。

系統流程圖

該結構提供了高級概述，概述了各種組件如何在您的智能查詢引擎項目中相互作用。

智能查詢引擎：

                    +---------------------+
                    |    User Query       |
                    | (Natural Language)  |
                    +----------+----------+
                               |
                               v
                   +-------------------------+
                   | Google Gemini / Hugging |
                   | Face Embeddings (NLP)   |
                   +-----------+-------------+
                               |
                               v
               +------------------------------+
               |      LangChain (Workflow)    |
               +-----------+------------------+
                               |
           +-------------------+------------------+
           |                                      |
           v                                      v
  +------------------+                   +-------------------+
  |   ChromaDB       |                   |   MySQL Database  |
  | (Vector Storage) |                   |  (Structured Data)|
  +------------------+                   +-------------------+
           |                                      |
           +-------------------+------------------+
                               |
                               v
                   +--------------------------+
                   |  SQL Query Generation    |
                   |  (Data Fetching)         |
                   +--------------------------+
                               |
                               v
                   +--------------------------+
                   |    Final Results         |
                   |   (Returned to User)     |
                   +--------------------------+

流解釋：

1. 用戶查詢（自然語言） ：用戶輸入自然語言的查詢。
2. Google Gemini /擁抱面部嵌入：這些模型處理並將查詢嵌入適合理解和進一步處理的格式。
3. Langchain ：策劃多步驟過程並集成了不同的組件。
4. ChromAdb ：存儲矢量嵌入，用於基於上下文的搜索，幫助查詢理解。
5. MySQL數據庫：實際數據所在的關係數據庫。
6. SQL查詢生成：將所處理的自然語言查詢轉換為精確的SQL語句。
7. 最終結果：查詢執行的結果將退還給用戶。

✅應用程序

• 商業智能：詢問有關您的數據的複雜問題並獲得可行的見解。
• 電子商務：自然語言的查詢庫存，定價和銷售數據。
• 研究：從沒有SQL專業知識的結構化數據集中提取模式和趨勢。
• 數據分析團隊：通過民主化對數據的訪問來彌合技術和非技術用戶之間的差距。

？入門

該存儲庫包括筆記本電腦環境中的初始實現。過渡到生產就緒的系統將涉及將組件部署到可擴展的基礎架構中。

？成分

1. AI模型：Google Gemini和Hugging Face Embeddings（ sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 ），可用於查詢理解。
2. 向量數據庫：用於存儲和檢索嵌入的Chromadb。
3. 關係數據庫：用於結構化數據存儲的MySQL。
4. 編排：用於封閉步驟的Langchain，例如嵌入檢索，查詢產生和數據獲取。

？實驗結果：

• ⛃數據庫快照

• ?? ‍從RAW SQL查詢輸出

• ？來自AI（LLM）提示查詢的輸出

注意：在Google Colab-Notebook中使用T4 GPU來完成此任務。