S3 に保存されたファイルを照会する CLI 純粋な言語の使用

平S3 に保存された (パブリック) ファイル:

クイックスタート

OPENAI_API_KEYの設計が重要です) 大気変数を OpenAI API キーに追加します。これは、

から蓄積する準備ができている可能性が最も高いでしょう。ここに.

qabotをインストール*) コメント行ツール pip/poetry の使用:

次に、qabot コメントをインチングします。ネイティブ ファイル (-f my-file.csv) またはデータベース接続文字列

データベースを利用するために否定を明確にします。おそらく、関連するドライバーをセットアップする必要があります。たとえば、 pip setup psycopg2-binary postgres の場合

例

ローカルCSVファイル (y): y 🚀 クエリ: 生き残れなかった最大の家族は? 質問: 生き残れなかった最大の家族は? 結果: 生き残れなかった最大の家族は、8 人のメンバーを持つ Sage 家族でした。 🚀 他に質問はありますか?(y): n” dir=”auto”>$ qabot -q

– f files/huge.csv 🦆 Loading files from files… Loading files/huge.csv into table huge… 質問: 性別ごとに生き残った乗客の数 ? 結果: 生存者は女性233名、男性109名 🚀 追加質問

?

?

結果: 今は住まなくなった最大のファミリーは、8 人の参加者を持つストーリー ファミリーになりました。 🚀 追加の質問?

中間ステップとデータベース クエリ

-v 中間ステップとデータベース クエリを検出するためのフラグ。

確かに長いパスが必要です。答えにたどり着きますが、そこにたどり着く方法を発見するのは興味深いことです:

qabot -f files/huge.csv -q "性別ごとに生き残った乗客の数は? " -v 🦆 ファイルからファイルを読み込んでいます... 質問: 性別ごとに生き残った乗客の数は? 「巨大な」テーブルの列をテストして、性別と生存ファイルを賞賛する人を見つけなければなりません。巨大 解説:巨大 ┌──────────────┬──────────────┬──────────┬─────── ──┬──────────┬────────┐ │ column_name │ column_type │ null │ key │ default │ extra │ │ varchar │ varchar │ varchar │ varchar │ varchar │ int32 │ ├── ────────────┼──────────────┼──────────┼──────────┼──── ──────┼────────┤ │ PassengerId │ BIGINT │ YES │ NULL │ NULL │ NULL │ │ 生存 │ BIGINT │ YES │ NULL │ NULL │ NULL │ │ Pclass │ BIGINT │ YES │ NULL │ NULL │ NULL │ │ 名前 │ VARCHAR │ YES │ NULL │ NULL │ NULL │ │ 性別 │ VARCHAR │ YES │ NULL │ NULL │ NULL │ │ 年齢 │ DOUBLE │ YES │ NULL │ NULL │ NULL │ │ SibSp │ BIGINT │ YES │ NULL │ NULL │ NULL │ │ パーチ │ BIGIN T │ YES │ NULL │ NULL │ NULL │ │ 価格 │ VARCHAR │ YES │ NULL │ NULL │ NULL │ │ 運賃 │ DOUBLE │ YES │ NULL │ NULL │ NULL │ │ キャビン │ VARCHAR │ はい │ NULL │ NULL │ NULL │ │乗船 │ VARCHAR │ YES │ NULL │ NULL │ NULL │ ├──────────────┴──────────────┴────────── ┴──────────┴──────────┴────────┤ │ 12行6列 │ └────────────── ────────────────────────────────────────────────── ─┘ 私は、この要求に必要な列を必要とするクロステストの調査に感心しなければなりません。 Circulation: Data Op Circulation Input: CREATE VIEW titanic_gender_survival AS SELECT Sex, Survived FROM huge 理解:> 固有の AgentExecutor チェーンに入ります... これは、調査クロステストを作成する健全な SQL クエリです。 私たちはそれをまっすぐに製造できる立場にあります。 循環: 製造 循環入力: CREATE VIEW titanic_gender_survival AS SELECT Sex, Survived FROM huge 解説: 出力なし 理解: 調査クロステストが正常に作成されました。 私たちは今それを照会する立場にあります。 Circulation: Manufacture Circulation Input: SELECT FROM titanic_gender_survival LIMIT 5 解説: ┌──────────┬──────────┐ │ Sex │ Survived │ │ varchar │ int64 │ ├──── ──────┼──────────┤ │男│0││女│1││女│1││女│1││男│0│└────── ──┴──────────┘ 理解: 調査クロステストが正常に作成され、調査クロステストの重要な 5 行を確認できるようになりました。 最終的な解決策は、titanic_gender_survival 調査クロステストの必須の 5 行であり、エノーマス号の乗客の性別とサバイバル スポットを示します。 締めくくりの答え: ┌──────────┬──────────┐ │ Sex │ Survived │ │ varchar │ int64 │ ├──────────┼──── ──────┤ │ 男性 │ 0 │ │ 女性 │ 1 │ │ 女性 │ 1 │ │ 女性 │ 1 │ 男性 │ 0 │ └──────────┴──────── ────┘> チェーン達成。 解説: ┌──────────┬────────────┐ │ Sex │ Survived │ │ varchar │ int64 │ ├──────────┼───── ──────┤ │ 男 │ 0 │ │ 女 │ 1 │ │ 女 │ 1 │ │ 女 │ 1 │ │ 男 │ 0 │ └──────────┴──────── ──┘ 私は従業員に性別ごとに情報を提供し、すべての従業員の生存者のシーケンスを数えなければなりません。 Circulation: Data Op Circulation Input: SELECT Sex, SUM(Survived) AS num_survived FROM titanic_gender_survival GROUP BY Sex 理解:> 一意の AgentExecutor チェーンに入る... テーブル titanic_gender_survival が存在するかどうか、および列が Sex と生き残った。 Circulation: Portray Desk Circulation 入力: titanic_gender_survival 解説: titanic_gender_survival ┌──────────────┬────────────┬──────────┬ ──────────┬──────────┬────────┐ │ column_name │ column_type │ null │ key │ default │ extra │ varchar │ varchar │ varchar │ varchar │ varchar │ int32 │ ├──────────────┼──────────────┼──────────┼─────── ──┼──────────┼────────┤ │ 性別 │ VARCHAR │ YES │ NULL │ NULL │ NULL │ │ 生存 │ BIGINT │ YES │ NULL │ NULL │ NULL │ └── ────────────┴──────────────┴──────────┴──────────┴──── ──────┴────────┘ 理解: テーブル titanic_gender_survival が存在し、Sex 列と Survived 列があります。 私たちは今、クエリをインチングする立場にあります. サーキュレーション: 製造 サーキュレーション入力:

Sex を選択し、SUM(Survived) AS num_survived FROM titanic_gender_survival GROUP BY Sex LIMIT 5 チェーン達成。 解説: 性別ごとにグループ化された生存者のシーケンスは次のとおりです。 – 109 人の男性が生存 – 233 人の女性が生存。 中間ステップ: ステップ 1 机を描く巨大な巨大な ┌──────────────┬──────────────┬──────────┬── ────────┬──────────┬────────┐ │ column_name │ column_type │ null │ key │ default │ extra │ varchar │ varchar │ varchar │ varchar │ varchar │ int32 │ ├──────────────┼──────────────┼──────────┼───────── ┼──────────┼────────┤ │ PassengerId │ BIGINT │ YES │ NULL │ NULL │ NULL │ │ 生存 │ BIGINT │ YES │ NULL │ NULL │ NULL │ │ Pclass │ BIGINT │ YES │ NULL │ NULL │ NULL │ │ 名前 │ VARCHAR │ YES │ NULL │ NULL │ NULL │ │ 性別 │ VARCHAR │ YES │ NULL │ NULL │ NULL │

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