DBGPT использует большие языковые модели для понимания намерений пользователя, выраженных на естественном языке, автоматического создания точных SQL-запросов и их выполнения в поддерживаемых базах данных, таких как MySQL, PostgreSQL, SQLite и других. Он возвращает структурированные результаты вместе с графиками, позволяя аналитикам, разработчикам и бизнес-пользователям быстро получать инсайты. Исследование схем, советы по оптимизации запросов и интеграция с панелями управления делают DBGPT универсальным инструментом для принятия решений на основе данных.

Neon Azure AI Agent — это демонстрационный проект с открытым исходным кодом, показывающий, как создавать помощника для работы с базой данных на базе ИИ с использованием Azure OpenAI и Neon Postgres. Агент анализирует ввод на естественном языке, генерирует оптимизированные SQL-запросы, выполняет их на безсерверной инстанции Postgres и возвращает форматированные результаты. Разработчики могут использовать этот репозиторий для быстрого прототипирования разговорных приложений, изучения интегрированных рабочих процессов Azure AI и Neon DB, а также расширения агента с помощью пользовательских функций или источников данных для адаптированных решений.

Quills.ai — это инновационный AI-ассистент, созданный для упрощения анализа и визуализации данных с использованием обработки естественного языка. Пользователи могут взаимодействовать с данными просто ведя диалог на простом английском. Инструмент поддерживает генерацию SQL-запросов на основе пользовательских вводов, что упрощает получение воплощенных в жизнь идей из баз данных и CSV-файлов. Это упрощает понимание и использование данных для обоснования решений.

langchain-tableau — это библиотека Python, которая объединяет агентов LangChain AI с аналитической экосистемой Tableau. Она предоставляет инструменты для аутентификации на Tableau Server, выполнения запросов через Hyper API и получения данных в DataFrame Pandas. Библиотека предлагает набор инструментов для LangChain, позволяющих агентам преобразовывать запросы на естественном языке в SQL, выполнять запросы и обрабатывать результаты. Можно создавать шаблоны для извлечения данных, строить динамические визуализации или автоматизировать процессы обновления данных. langchain-tableau упрощает соединение бизнес-аналитики и искусственного интеллекта, делая возможным автоматизированный анализ данных и составление отчетов в цепочках агентей.