পরিসংখ্যানগতভাবে কথা বলছি

এটা কি করে

পরিসংখ্যানগতভাবে মানুষের অন্তর্দৃষ্টি এবং জটিল ডেটাসেটের মধ্যে সেতুবন্ধন, ডেটা বিশ্লেষণকে গণতান্ত্রিক করতে বৃহৎ ভাষার মডেলের (এলএলএম) ক্ষমতা ব্যবহার করে। একটি প্রাকৃতিক ভাষা ইন্টারফেস প্রদান করে, ব্যবহারকারীরা অনায়াসে তাদের ডেটা সম্পর্কে জটিল প্রশ্ন করতে পারে, এসকিউএল দক্ষতার প্রয়োজন ছাড়াই।

বৈশিষ্ট্য:
1.প্রাকৃতিক ভাষা জিজ্ঞাসা: ব্যবহারকারীরা সহজ ভাষা ব্যবহার করে অ্যাপ্লিকেশনটির সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে পারে, তথ্যের স্বজ্ঞাত অনুসন্ধানের অনুমতি দেয়।
2.LLM-চালিত ডেটা অ্যাক্সেস: LLM প্রাকৃতিক ভাষার প্রশ্নগুলিকে SQL স্টেটমেন্টে অনুবাদ করে, দক্ষতার সাথে অন্তর্নিহিত ডাটাবেস থেকে প্রাসঙ্গিক ডেটা পুনরুদ্ধার করে।
3.ব্যবহারকারী-বান্ধব ইন্টারফেস: একটি দৃশ্যমান আকর্ষণীয় এবং স্বজ্ঞাত ইন্টারফেস ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা বাড়ায়, ডেটা অন্বেষণকে ব্যাপক দর্শকদের কাছে অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলে।

আমরা মডেলটিকে ইংরেজি শব্দগুলিকে একটি প্রকৃত ডাটাবেস ক্যোয়ারীতে রূপান্তর করতে বলে জেমিনীর প্রাকৃতিক ভাষার ক্ষমতা ব্যবহার করেছি। এই ক্যোয়ারী সরাসরি ডাটাবেসে ব্যবহার করা হবে।
এটি কিভাবে কাজ করে:
আমরা LLM কে ডাটাবেসের প্রসঙ্গ সরবরাহ করি যাতে এটি স্কিমা এবং কীভাবে ডেটা আমাদের ডাটাবেসে সংগঠিত হয় তা জানাতে পারে। এটি এলএলএমকে আমাদের ব্যবহারের ক্ষেত্রে সঠিক প্রশ্ন দিতে সাহায্য করবে। তাহলে এই প্রশ্নটি আমাদের প্রয়োজনের জন্য হতে পারে।

ভবিষ্যতের উন্নতি:
ক্রমাগত মূল্যায়ন করুন এবং LLM এর কর্মক্ষমতা এবং নির্ভুলতা অপ্টিমাইজ করুন।
অতিরিক্ত ডাটাবেস সমর্থন যোগ করা এবং আরও বেশি ডেটা বিশ্লেষণ করার জন্য এটিকে আরও ব্যবহারকারী বান্ধব করে তোলা।
স্কিমা প্রদান করে ডাটাবেসের মধ্যে প্রসঙ্গ পরিবর্তন।