आंकड़ों के हिसाब से

यह क्या करता है

सांख्यिकी के हिसाब से, यह टूल मानवीय अंतर्ज्ञान और जटिल डेटासेट के बीच का ब्रिज है. यह डेटा विश्लेषण को सभी के लिए उपलब्ध कराने के लिए, लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) की क्षमताओं का इस्तेमाल करता है. सामान्य भाषा के इंटरफ़ेस की मदद से, उपयोगकर्ता अपने डेटा के बारे में आसानी से जटिल क्वेरी पूछ सकते हैं. इसके लिए, उन्हें SQL की विशेषज्ञता की ज़रूरत नहीं होती.

सुविधाएं:
1. सामान्य भाषा में क्वेरी करने की सुविधा: उपयोगकर्ता सामान्य भाषा का इस्तेमाल करके, ऐप्लिकेशन के साथ इंटरैक्ट कर सकते हैं. इससे, डेटा को आसानी से एक्सप्लोर किया जा सकता है.
2. एलएलएम से डेटा ऐक्सेस करने की सुविधा: एलएलएम, सामान्य भाषा की क्वेरी को SQL स्टेटमेंट में बदलता है. इससे, डेटाबेस में मौजूद काम का डेटा आसानी से हासिल किया जा सकता है.
3. उपयोगकर्ता के हिसाब से इंटरफ़ेस: आकर्षक और आसान इंटरफ़ेस, उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाता है. इससे, डेटा एक्सप्लोरेशन का इस्तेमाल ज़्यादा से ज़्यादा लोग कर सकते हैं.

हमने Gemini की सामान्य भाषा की सुविधाओं का इस्तेमाल करके, मॉडल से अंग्रेज़ी के शब्दों को डेटाबेस की असल क्वेरी में बदलने के लिए कहा. इन क्वेरी का इस्तेमाल सीधे डेटाबेस में किया जाएगा.
यह कैसे काम करता है:
हम LLM को डेटाबेस का कॉन्टेक्स्ट देते हैं, ताकि वह स्कीमा और हमारे डेटाबेस में डेटा को व्यवस्थित करने के तरीके के बारे में जान सके. इससे एलएलएम को हमारे इस्तेमाल के उदाहरण के लिए सही क्वेरी देने में मदद मिलेगी. ऐसे में, यह क्वेरी हमारी ज़रूरतों के हिसाब से हो सकती है.

आने वाले समय में होने वाले सुधार:
एलएलएम की परफ़ॉर्मेंस और सटीक जानकारी देने की क्षमता का लगातार आकलन और उसे ऑप्टिमाइज़ करना.
ज़्यादा डेटा का विश्लेषण करने के लिए, डेटाबेस के लिए अतिरिक्त सहायता जोड़ना और उसे ज़्यादा उपयोगकर्ता के हिसाब से बनाना.
स्कीमा उपलब्ध कराकर, डेटाबेस के बीच कॉन्टेक्स्ट स्विच करना.