چگونه یک دستیار تجزیه و تحلیل داده با BigQuery و Langchain ساختم

از آنجایی که کسب‌وکارها روزانه مقادیر انبوهی از داده‌ها را تولید می‌کنند، استخراج بینش مفید از همه این اطلاعات می‌تواند دشوار باشد، به خصوص با مجموعه داده‌های پیچیده و حجم عظیمی از داده‌ها. اما با هوش مصنوعی مولد، می‌توانیم تحلیل داده‌ها را ساده و خودکار کنیم و آن را کارآمد و قابل دسترس کنیم. در این مقاله، نحوه راه‌اندازی و استفاده از دستیار تجزیه و تحلیل داده‌های هوش مصنوعی را با استفاده از Google Langchain، OpenAI، BigQuery و پیشگیری از از دست دادن داده (DLP) به شما نشان می‌دهم.

مورد استفاده: تجزیه و تحلیل خودکار داده ها با BigQuery

طراحی راه حل

راه حل شامل راه اندازی یک برنامه Streamlit با استفاده از Langchain و OpenAI است که با مجموعه داده BigQuery تعامل می کند تا تجزیه و تحلیل داده ها را خودکار کند. این نماینده از ابزارهای سفارشی برای کارهای خاص مانند پوشاندن ویژگی های مشتری PII و تجسم داده ها استفاده می کند. علاوه بر این، عامل برای حفظ تاریخچه چت پیکربندی می شود و از پاسخ های دقیق متنی اطمینان حاصل می کند.

در اینجا یک نمودار از معماری راه حل است:

بیایید سناریویی را در نظر بگیریم که در آن یک مجموعه داده BigQuery حاوی جداول زیر داریم:

  • جدول مشتری: حاوی اطلاعات مشتری است.
  • جدول تماس: حاوی اطلاعات تماس با مشتری است.
  • جدول آدرس مشتری: مشتریان را به آدرس ها پیوند می دهد.
  • جدول آدرس: حاوی اطلاعات آدرس است.
  • جدول آمار مشاغل: خلاصه‌های کار دسته‌ای ETL را ثبت می‌کند که داده‌ها را کوتاه کرده و در …

Source link