Statistisch gesehen

Funktion

Statistisch gesehen schließt Statistically Speaking die Lücke zwischen menschlicher Intuition und komplexen Datensätzen. Dabei werden die Funktionen von Large Language Models (LLMs) genutzt, um die Datenanalyse zu demokratisieren. Durch die Bereitstellung einer Oberfläche für die natürliche Sprache können Nutzer mühelos komplexe Abfragen zu ihren Daten stellen, ohne SQL-Kenntnisse zu benötigen.

Funktionen:
1.Abfragen in natürlicher Sprache: Nutzer können mit der Anwendung in einfacher Sprache interagieren, was eine intuitive Datenanalyse ermöglicht.
2.LLM-gestützter Datenzugriff: Der LLM übersetzt Abfragen in natürlicher Sprache in SQL-Anweisungen und ruft so relevante Daten aus der zugrunde liegenden Datenbank effizient ab.
3.Nutzerfreundliche Oberfläche: Eine visuell ansprechende und intuitive Oberfläche verbessert die Nutzerfreundlichkeit und macht die Datenanalyse für ein breites Publikum zugänglich.

Wir haben die Funktionen für die natürliche Sprache von Gemini genutzt, indem wir das Modell gebeten haben, englische Wörter in eine tatsächliche Datenbankabfrage umzuwandeln. Diese Abfrage wird direkt in der Datenbank verwendet.
Funktionsweise:
Wir stellen dem LLM den Kontext der Datenbank zur Verfügung, damit es das Schema und die Organisation der Daten in unserer Datenbank kennt. So kann das LLM die richtige Abfrage für unseren Anwendungsfall liefern. Dann kann diese Abfrage für unsere Zwecke geeignet sein.

Zukünftige Verbesserungen:
Die Leistung und Genauigkeit des LLM kontinuierlich bewerten und optimieren.
Zusätzliche Datenbankunterstützung hinzufügen und die Analyse noch mehrer Daten nutzerfreundlicher gestalten.
Kontextwechsel zwischen Datenbanken durch Angabe des Schemas.