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Radzivon Aljovik
Entusiasta de la automatización de bajo código
14 de agosto de 2024
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SQLcoder es una familia de modelos de aprendizaje del lenguaje diseñados para comprender y generar textos similares a los humanos. A diferencia de otros LLM, como Qwen1.5este modelo se especializa en comprender entradas de lenguaje natural relacionadas con consultas a bases de datos y convertirlas directamente en código SQL, lo que te permite interactuar con bases de datos potenciadas por SQL.
Esta guía explora las diferentes características de este modelo de IA, incluyendo la arquitectura, los mecanismos operativos, los casos de uso y las opciones para utilizarlo en los flujos de trabajo de Latenode . También aprenderás sobre el lenguaje SQL y comprenderás cómo se integra SQL Coder con él. ¡Sigue leyendo esta guía para explorar el potencial de este modelo!
Puntos clave: SQLCoder es un modelo de IA perfeccionado a partir de CodeLlama para generar consultas SQL a partir de lenguaje natural. Utiliza una arquitectura Transformer con mecanismos de autoatención para comprender el texto y convertirlo en comandos SQL. Latenode integra SQLCoder para mejorar sus flujos de trabajo de automatización, permitiendo a los usuarios interactuar con bases de datos como MySQL y Microsoft SQL Server de forma más intuitiva. Esta integración reduce la codificación manual, minimiza los errores y agiliza la gestión de las bases de datos.
El Lenguaje de Consulta Estructurado(SQL) es un lenguaje de programación para la comunicación con bases de datos relacionales. Permite a los usuarios realizar diversas operaciones con la información almacenada en estas bases de datos, como consultar, actualizar, insertar y eliminar. Es fundamental para gestionar datos estructurados, organizados en tablas formadas por filas y columnas. He aquí cinco tipos fundamentales de consultas:
Debido a su estructura, este lenguaje se utiliza en distintos tipos de aplicaciones, desde proyectos a pequeña escala hasta grandes sistemas empresariales, y SQLcoder contribuye a ello. Las bases de datos relacionales incluyen MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Oracle Database, etc. Estos sistemas almacenan los datos en un formato estructurado, lo que facilita su recuperación, manipulación y almacenamiento.
La destreza de SQL en la gestión de peticiones intrincadas, sobre todo las que abarcan varias tablas interconectadas, explica su adopción generalizada. Este lenguaje ofrece una base sólida para mantener la precisión y coherencia de los datos, elementos esenciales en sistemas que procesan volúmenes de información considerables. En particular, los flujos de trabajo automatizados de Latenode te permiten conectar MySQL y Microsoft SQL Server con SQLcoder o DeepSeek Coderque pueden escribir código en muchos formatos, incluido SQL.
¿Cómo funciona en la práctica? Imagina que tienes una base de datos para una tienda online. Una de las tablas se llama "clientes", que almacena información sobre los clientes, y otra es "pedidos", que contiene información sobre sus pedidos. Quieres encontrar a todos los clientes que hicieron un pedido en el último mes y obtener sus nombres y fechas de pedido. Para ello, tienes que escribir la siguiente consulta:
Bases de datos simples basadas en la nube como Hojas de cálculo de Google y Airtable están diseñadas para ser sencillas, lo que las hace más fáciles de usar, pero con algunas limitaciones en cuanto al control y la personalización de los datos. En cambio, las bases de datos SQL requieren conocimientos más especializados para acceder a los datos y manipularlos, lo que suele implicar escribir consultas SQL. Ahí es donde Defog SQLcoder puede ayudar.
Este modelo te permite generar varios tipos de consultas SQL basadas en tus indicaciones. Puedes describir lo que necesitas en lenguaje natural, y el modelo reconocerá tu intención y creará una consulta SQL adecuada. Esto simplifica la gestión de la base de datos al reducir la necesidad de recordar sintaxis y comandos, ahorrar tiempo y minimizar los errores en la escritura de consultas.
Por ejemplo, SQLcoder puede generar consultas como ALTER, que modifica estructuras de bases de datos, como añadir columnas. DROP se utiliza para eliminar tablas o bases de datos enteras, una acción potente pero irreversible. TRUNCATE elimina todas las filas de una tabla manteniendo intacta su estructura. JOIN combina datos de varias tablas, y UNION fusiona los resultados de varias sentencias SELECT.
Se trata de una adaptación perfeccionada de CodeLlama, un modelo desarrollado por Meta AI para generar y discutir código. Este perfeccionamiento incluye una arquitectura innovadora, mecanismos operativos avanzados y un gran número de parámetros. Trabajan juntos para mejorar las capacidades del modelo de IA Defog SQLcoder, y he aquí cómo.
En IA, la arquitectura se refiere al diseño y la estructura de un modelo, definiendo cómo fluyen y se procesan los datos para generar resultados. Incluye las capas de neuronas, sus conexiones y los métodos de entrenamiento. Una arquitectura bien elaborada es esencial para la eficacia del modelo en tareas como la traducción de idiomas o la generación de consultas SQL.
SQLcoder utiliza una arquitectura Transformer, adaptada de CodeLlama. Originalmente se diseñó para manejar tareas de generación y reconocimiento de texto y se utilizó en modelos como Falcon-7Bemplea mecanismos de autoatención para comprender el contexto y las relaciones entre cada palabra de tu consulta y convertirlas en los comandos adecuados.
En efecto, la arquitectura de SQLcoder aprovecha los mecanismos de autoatención, que permiten al modelo analizar toda la secuencia de entrada simultáneamente, centrándose en cada palabra en el contexto de toda la frase. Existe un mecanismo de atención multicabezal. Cada "cabeza" permite al modelo centrarse simultáneamente en distintas partes del texto de entrada.
Esto ayuda a capturar múltiples facetas de tu consulta, como diferentes columnas, condiciones o relaciones entre tablas, ayudando así al modelo a determinar los componentes esenciales del texto que son críticos para la generación de SQL. La destreza del modelo para generar SQL a partir de texto sin formato se debe, de hecho, a su exhaustivo entrenamiento con un conjunto de datos amplio y diverso de ejemplos de SQL.
Esta amplia formación permite a Defog SQLcoder comprender las construcciones SQL y aplicarlas con precisión, garantizando que pueda gestionar consultas comunes y complejas con precisión y adaptabilidad.
Los modelos de IA se basan en valores numéricos llamados parámetros para procesar la información entre sus capas, lo que les permite analizar los datos, pasarlos entre capas y producir resultados precisos. Incluyen ponderaciones, que guían el tratamiento adecuado de los datos y el reconocimiento de patrones en tu texto, y sesgos, que facilitan la transferencia de datos entre capas.
Ambos tipos son esenciales para el buen funcionamiento de cada capa, mientras que el número total de parámetros varía según el modelo. SQLcoder ofrece varias versiones con 7B, 15B y 70B parámetros, con versiones mayores capaces de abordar tareas más intrincadas. Esto es relativamente modesto comparado con los mejores LLM como Claude 3 con los rumoreados 500.000 millones de parámetros, pero es suficiente para la mayoría de los casos.
Varias capas clave contribuyen a su capacidad para procesar y generar consultas SQL a partir del lenguaje natural. La Capa de Incrustación convierte los tokens de entrada en vectores densos, haciéndolos aptos para ser procesados por el modelo. La Capa de Autoatención activa los mecanismos mencionados y permite a Defog SQLcoder centrarse en las partes relevantes de la secuencia de entrada calculando las puntuaciones de atención, lo que ayuda a determinar la importancia de cada token en relación con los demás.
A continuación, la Capa de Avance aplica transformaciones no lineales a cada token, lo que permite procesar datos complejos. La Capa de Normalización garantiza una entrada estable en todas las capas, evitando que los parámetros cambien demasiado drásticamente. Por último, la Capa de Salida genera la consulta SQL final basándose en la entrada procesada. Estas capas se apilan varias veces, lo que permite a SQLcoder construir una comprensión profunda y matizada del texto de entrada.
Latenode simplifica la automatización con su intuitiva plataforma de bajo código, que permite a los usuarios crear sistemas sofisticados sin necesidad de conocimientos profundos de codificación. Esta herramienta cambia las reglas del juego para las empresas que quieren automatizar rutinas, enlazar software diverso o desarrollar aplicaciones personalizadas. Con su editor visual de arrastrar y soltar, Latenode reduce el tiempo de desarrollo, permitiendo una rápida implantación de soluciones.
La plataforma cuenta con una serie de integraciones, que conectan con servicios populares como Google Sheets, Slack, bases de datos SQL y modelos de IA como Defog SQLcoder. Existe una solicitud HTTP para sistemas API y un nodo nodo Javascript para la implementación de código. Permiten a los usuarios crear flujos de trabajo entre sistemas, incluso con los servicios no disponibles en la biblioteca de Latenode. Si no sabes codificar, un asistente de IA puede escribir un fragmento basándose en tus indicaciones.
Además de las integraciones de bajo código, la plataforma te permite añadir nodos desencadenantes que activan un script por programación, pulsación de botón, webhook y tus acciones en una aplicación de terceros. Las completas funciones de supervisión por bloque proporcionan a los usuarios información valiosa sobre el rendimiento de sus flujos de trabajo.
Los flujos de trabajo de Latenode equipados con SQLcoder requieren menos codificación manual, pero reducen los errores y los costes de tiempo, y proporcionan un mayor control sobre tus acciones en bases de datos como MySQL y Microsoft SQL Server. La sinergia entre las herramientas abre nuevas posibilidades de automatización intuitiva y basada en datos.
Para entender cómo funciona en la práctica el nodo de integración SQLcoder, debes crear un escenario sencillo. Sólo contiene tres nodos: un disparador, SetVariable y el propio modelo AI.
En este caso, puedes pensar en estas variables como cápsulas de texto que la IA lee, pero que no ocupan mucho espacio en su ventana de instrucciones. Asegúrate de realizar la primera ejecución de este nodo para que aparezca la variable.
Además, está tu consulta, donde sólo añades la variable, y el máximo de tokens para la respuesta. Este flujo de trabajo utiliza la versión sin historial, en la que el número de tokens es 512, por defecto - 256.
Latenode sólo admite una versión modelo con 7.000 millones de parámetros. Ésta es la configuración mínima, pero es suficiente para generar consultas SQL para bases de datos, por ejemplo:
Si el flujo de trabajo funciona, todos los nodos se iluminan en verde. La información sobre el funcionamiento del nodo SQLcoder aparece en una ventana especial cuando se hace clic en él. Puedes añadir nodos de bases de datos SQL para interactuar con la información de allí o conectarlos con otras apps: redes neuronales, Notion, Clickup, servicios de Amazon, Google, Microsoft, etc. Con los conocimientos adecuados, puedes automatizarlo todo en Latenode.
¡Regístrate ahora para empezar a utilizar Latenode gratis! Dispones de 300 activaciones de escenarios, pero si necesitas más capacidades, la plataforma te ofrece acceso a tres opciones de suscripción de pago. Cada una ofrece más activaciones, cuentas vinculadas, ejecuciones paralelas de escenarios y muchas otras funciones.
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SQLCoderes un modelo de IA diseñado para convertir peticiones de lenguaje natural en consultas SQL, permitiendo una interacción fluida con las bases de datos SQL.
SQLCoder se integra con Latenode para automatizar la generación de consultas SQL, simplificando los flujos de trabajo y reduciendo la necesidad de codificación manual.
SQLCoder utiliza una arquitectura Transformer con mecanismos de autoatención para interpretar y procesar con precisión las entradas de lenguaje natural.
SQLCoderpuede generar consultas SQL para varias bases de datos relacionales, como MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server y Oracle Database.
Latenode proporciona una plataforma de bajo código que integra SQLCoder, permitiendo a los usuarios crear flujos de trabajo automatizados que interactúan con bases de datos SQL sin necesidad de profundos conocimientos de codificación.
