Texto a SQL Bonus

En este apartado veremos cómo mejorar nuestra aplicación integrándola con otros motores de bases de datos, utilizando modelos de IA más avanzados y automatizando tareas SQL con agentes de IA.

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📌 Contenidos del Bonus

• Implementación con otros motores de bases de datos (MySQL, PostgreSQL)
• Uso de modelos avanzados como GPT-4-Turbo y StarCoder
• Automatización con agentes de IA para tareas SQL

🔹 Implementación con otros motores de bases de datos

Nuestra aplicación es compatible con múltiples bases de datos como MySQL y PostgreSQL. Para cambiar el motor, debemos modificar la configuración de SQLAlchemy.

📌 Configuración para MySQL

pip install mysql-connector-python

from sqlalchemy import create_engine

DB_TYPE = "mysql"
USER = "usuario"
PASSWORD = "contraseña"
SERVER = "servidor_mysql"
DATABASE = "nombre_bd"

DB_URL = f"mysql+mysqlconnector://{USER}:{PASSWORD}@{SERVER}/{DATABASE}"
engine = create_engine(DB_URL)

📌 Configuración para PostgreSQL

pip install psycopg2

DB_TYPE = "postgresql"
USER = "usuario"
PASSWORD = "contraseña"
SERVER = "servidor_postgresql"
DATABASE = "nombre_bd"

DB_URL = f"postgresql+psycopg2://{USER}:{PASSWORD}@{SERVER}/{DATABASE}"
engine = create_engine(DB_URL)

🔹 Uso de modelos avanzados como GPT-4-Turbo y StarCoder

Podemos mejorar la generación de consultas SQL utilizando modelos más avanzados. Para integrar GPT-4-Turbo, podemos usar la API de OpenAI.

📌 Instalación de la API de OpenAI

pip install openai

📌 Código para usar GPT-4-Turbo

import openai

openai.api_key = "TU_API_KEY"

def generar_sql_con_gpt4(prompt):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4-turbo",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    return response["choices"][0]["message"]["content"]

📌 Uso de StarCoder para generación de código SQL

StarCoder es un modelo optimizado para generación de código, incluyendo SQL. Puede usarse con Hugging Face.

pip install transformers

from transformers import pipeline

starcoder = pipeline("text-generation", model="bigcode/starcoder")

prompt = "Genera una consulta SQL para obtener los 10 clientes con más compras"
sql_query = starcoder(prompt, max_length=200)[0]["generated_text"]

print(sql_query)

🔹 Automatización con agentes de IA para tareas SQL

Podemos usar agentes de IA con LangChain para ejecutar tareas SQL automáticamente.

📌 Código para un agente SQL con LangChain

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.agents import AgentType
from langchain.tools import SQLDatabaseToolkit
from langchain.utilities import SQLDatabase

# Conectar con la base de datos
db = SQLDatabase.from_uri(DB_URL)
toolkit = SQLDatabaseToolkit(db=db)

# Configurar el agente de IA
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0)
agente_sql = initialize_agent(
    agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    tools=[toolkit.get_tool("query")],
    llm=llm,
    verbose=True
)

# Realizar una consulta
consulta = "¿Cuántos pedidos se hicieron en marzo?"
respuesta = agente_sql.run(consulta)

print(respuesta)

Texto a SQL Bonus

• ✔ Integramos nuestra aplicación con MySQL y PostgreSQL.
• ✔ Mejoramos la generación de consultas con GPT-4-Turbo y StarCoder.
• ✔ Automatizamos tareas SQL usando agentes de IA con LangChain.

🚀 ¡Ahora puedes implementar estas mejoras en tu aplicación!