İstatistiksel Olarak Konuşuyoruz

Ne işe yarar?

Statistically Speaking, veri analizini demokratikleştirmek için Büyük Dil Modelleri'nin (LLM'ler) özelliklerinden yararlanarak insan sezgisi ile karmaşık veri kümeleri arasında köprü oluşturur. Doğal dil arayüzü sunarak kullanıcılar, SQL uzmanlığına ihtiyaç duymadan verileri hakkında karmaşık sorgular oluşturabilir.

Özellikler:
1.Doğal Dil Sorgusu: Kullanıcılar, basit dil kullanarak uygulamayla etkileşim kurabilir ve bu sayede verileri sezgisel bir şekilde keşfedebilir.
2.LLM Destekli Veri Erişimi: LLM, doğal dil sorgularını SQL ifadelerine çevirerek temel veritabanından alakalı verileri verimli bir şekilde alır.
3.Kullanıcı Dostu Arayüz: Görsel açıdan ilgi çekici ve sezgisel bir arayüz, kullanıcı deneyimini iyileştirerek veri keşfini geniş bir kitleye erişilebilir hale getirir.

Modelden İngilizce kelimeleri gerçek bir veritabanı sorgusuna dönüştürmesini isteyerek Gemini'nin doğal dil özelliklerinden yararlandık. Bu sorgular doğrudan veritabanında kullanılır.
Bu işlem nasıl çalışır?
Şemayı ve verilerin veritabanımızda nasıl düzenlendiğini bildirmek için veritabanının bağlamını LLM'ye sağlarız. Bu, LLM'nin kullanım alanımız için doğru sorguyu vermesine yardımcı olur. O zaman bu sorgu bizim ihtiyaçlarımız için olabilir.

Gelecekteki Geliştirmeler:
LLM'nin performansını ve doğruluğunu sürekli olarak değerlendirip optimize edin.
Ek veritabanı desteği ekleyin ve daha da fazla veri analiz etmek için daha kullanıcı dostu hale getirin.
Şemayı sağlayarak veritabanları arasında bağlam geçişi yapın.