• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Building SQL Queries from Natural Language using LLMs скачать в хорошем качестве

Building SQL Queries from Natural Language using LLMs 1 год назад

AI

Artificial Intelligence

Word2Vec

Custom Data

Training AI

AI Models

Machine Learning

AI Training

Data Processing

Vector Embeddings

Word Embeddings

Custom AI Models

AI Model Training

AI with Word2Vec

AI Tutorial

Machine Learning Tutorial

Data Science

AI Model Customization

NLP

AI Algorithms

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Building SQL Queries from Natural Language using LLMs
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Building SQL Queries from Natural Language using LLMs в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Building SQL Queries from Natural Language using LLMs или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Building SQL Queries from Natural Language using LLMs в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Building SQL Queries from Natural Language using LLMs

Welcome to Episode 8 the conclusion of Bill’s Guide to A.I. series! In this final episode, Bill Kennedy demonstrates how to leverage LLMs to answer questions based on database data, showing how A.I. can interact with structured data to generate meaningful insights without the need for users to know SQL. Bill begins by explaining how to set up a system where an LLM can generate SQL queries in response to English language prompts, making it easier to query databases with non-textual data, like telemetry or inventory records. Using OLAMA to run an LLM and Postgres as the database, he walks through an example setup that transforms English questions into SQL code. Bill also provides insights on refining LLM prompts to handle relational data with multiple tables, emphasizing the importance of a schema that clearly indicates relationships between entities. With the right prompts, the LLM can generate SQL queries, retrieve the data, and then wrap it in an additional prompt, allowing the model to interpret the query results and deliver a human-readable answer. This episode offers valuable techniques for integrating A.I. with data systems, enabling A.I. models to query structured data and translate database responses into natural language answers—making it a great tool for anyone seeking to add natural querying capabilities to data-driven applications. Things you will learn in this video: Generating SQL with LLMs: How to use LLMs to convert natural language questions into SQL queries. Database Query Automation: Techniques for setting up Postgres and leveraging LLMs to extract insights from relational data. Prompt Tuning for Data Accuracy: Strategies for crafting effective LLM prompts to ensure accurate SQL generation and response formatting. Comment below or tweet us on twitter & let us know your thoughts, we want to hear from you! ~ If you found this video helpful, hit that like button & subscribe for more content like this. ---- Access our online courses → https://www.ardanlabs.com/education/ Attending a live training → https://www.ardanlabs.com/live-traini... Other Links: Website: https://www.ardanlabs.com/ Github: https://github.com/ardanlabs Twitter:   / ardanlabs   #A.I #programming #education #tutorials #tips

Comments
  • Exploring Vector Databases and Embeddings in A.I 1 год назад
    Exploring Vector Databases and Embeddings in A.I
    Опубликовано: 1 год назад
  • Chat with SQL and Tabular Databases using LLM Agents (DON'T USE RAG!) 1 год назад
    Chat with SQL and Tabular Databases using LLM Agents (DON'T USE RAG!)
    Опубликовано: 1 год назад
  • LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры 1 год назад
    LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры
    Опубликовано: 1 год назад
  • Как создавать продвинутые системы RAG с помощью SQL, сгенерированного ИИ 1 год назад
    Как создавать продвинутые системы RAG с помощью SQL, сгенерированного ИИ
    Опубликовано: 1 год назад
  • Kubernetes Day 7 🔥 Deployment vs ReplicaSet Explained | Deployment Hands-On Tutorial deVopspathshala 3 недели назад
    Kubernetes Day 7 🔥 Deployment vs ReplicaSet Explained | Deployment Hands-On Tutorial deVopspathshala
    Опубликовано: 3 недели назад
  • Используйте ИИ для общения с реляционной базой данных SQL на естественном языке! 1 год назад
    Используйте ИИ для общения с реляционной базой данных SQL на естественном языке!
    Опубликовано: 1 год назад
  • Chat with Multiple/Large SQL and Vector Databases using LLM agents (Combine RAG and SQL-Agents) 1 год назад
    Chat with Multiple/Large SQL and Vector Databases using LLM agents (Combine RAG and SQL-Agents)
    Опубликовано: 1 год назад
  • Chat with MySQL Database with Python | LangChain Tutorial 1 год назад
    Chat with MySQL Database with Python | LangChain Tutorial
    Опубликовано: 1 год назад
  • Магистерская программа по анализу данных: архитектурные шаблоны преобразования текста в SQL 3. 1 год назад
    Магистерская программа по анализу данных: архитектурные шаблоны преобразования текста в SQL 3.
    Опубликовано: 1 год назад
  • Поколение Z оказалось глупее предыдущего  – впервые с начала наблюдений Трансляция закончилась 20 часов назад
    Поколение Z оказалось глупее предыдущего – впервые с начала наблюдений
    Опубликовано: Трансляция закончилась 20 часов назад
  • A Natural Language AI (LLM) SQL Database - Could this work? 1 год назад
    A Natural Language AI (LLM) SQL Database - Could this work?
    Опубликовано: 1 год назад
  • Text to SQL Agent for Data Visualization 1 год назад
    Text to SQL Agent for Data Visualization
    Опубликовано: 1 год назад
  • SQL AI Agents: Analyze Relational Databases with Natural Language using Llama 3 (LLM) and CrewAI 1 год назад
    SQL AI Agents: Analyze Relational Databases with Natural Language using Llama 3 (LLM) and CrewAI
    Опубликовано: 1 год назад
  • Accelerating LLM Inference with vLLM 1 год назад
    Accelerating LLM Inference with vLLM
    Опубликовано: 1 год назад
  • Первый P2P‑менеджер паролей без облака от Tether (USDT): PearPass обзор 23 часа назад
    Первый P2P‑менеджер паролей без облака от Tether (USDT): PearPass обзор
    Опубликовано: 23 часа назад
  • Ardan Labs Connect4: AI Unveiled with Bill Kennedy Трансляция закончилась 1 год назад
    Ardan Labs Connect4: AI Unveiled with Bill Kennedy
    Опубликовано: Трансляция закончилась 1 год назад
  • Chat With Your Database! Build a Local SQL AI Agent to Query Databases (LangChain & Ollama) 10 месяцев назад
    Chat With Your Database! Build a Local SQL AI Agent to Query Databases (LangChain & Ollama)
    Опубликовано: 10 месяцев назад
  • Build a Text-to-SQL Agent for Smarter Database Queries 10 месяцев назад
    Build a Text-to-SQL Agent for Smarter Database Queries
    Опубликовано: 10 месяцев назад
  • Feed Your OWN Documents to a Local Large Language Model! 1 год назад
    Feed Your OWN Documents to a Local Large Language Model!
    Опубликовано: 1 год назад
  • Я разобрал всю ИИ-экосистему Google — 7 ключевых инструментов 4 дня назад
    Я разобрал всю ИИ-экосистему Google — 7 ключевых инструментов
    Опубликовано: 4 дня назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5