Building an Agent to Query a SQL Database and Analyze Data

Summary

ビデオスクリプトでは、LinkchainのBorが、言語グラフとAzureコンテナーアプリの動的セッションを使用してデータ分析エージェントを作成する方法を紹介しています。このエージェントはSQLデータベースを照会し、Pythonコードを実行して取得したデータを分析します。Azureコンテナーアプリの動的セッションは、安全なコードインタープリターサービスであり、言語グラフとシームレスに連携します。実際の例として、lsmithトレースデータベースに接続し、モデルごとの平均レイテンシをグラフ化するなど、複雑な質問にも答えることができます。このプロセスは、ツールを呼び出すための言語モデルAPIを使用し、データフレームや画像を含むリッチな結果を返すことができます。

Takeaways

• 🌐 このビデオは、Linkchain社のBorがLamden（ランデン）グラフとAzureコンテナーアプリの動的セッションを使用してデータ分析エージェントを作成する方法を紹介しています。
• 🔍 エージェントはSQLデータベースを照会し、取得したデータをPythonコードで分析することができる機能を持ちます。
• 💡 Lamdenグラフは多くの分野で優れているが、ローレベルの計算は得意ではありません。しかし、プログラムロジックを書くことは可能です。
• 🔗 Azureコンテナーアプリの動的セッションは、安全で信頼性の高いコードインタープリターサービスを提供し、Lamdenグラフとシームレスに連携できます。
• 📈 エージェントは、モデルごとの平均レイテンシーをグラフ化するなど、複雑な質問にも答えることができます。
• 🛠️ ツールを使用して、SQLクエリを実行し、Pythonコードを書くことができる2つのツールを呼び出すことができます。
• 🔑 安全上の理由から、モデルが生成するSQLを実行する際には、接続の権限をできるだけ狭く設定することが重要です。
• 📚 スクリプトには、必要な依存関係のインストール方法、資格情報の設定方法、Lamdenグラフエージェントの定義方法などが詳細に説明されています。
• 📈 エージェントは、SQLデータベースから取得したデータをPandasデータフレームとして格納し、Pythonコードで分析することができます。
• 📊 エージェントは、モデルによって生成されたコードを実行し、グラフや相関などのビジュアル結果を提供することができます。
• 🔍 エージェントは複雑な問いかけにも答え、入力トークンとレイテンシーの関係性などの分析を自動的に行うことができます。

Q & A

データ分析エージェントとは何ですか？

データ分析エージェントは、SQLデータベースを照会し、取得したデータを分析するための自動化されたシステムです。

Lang chainとAzure container apps Dynamic sessionsとはどのような関係性がありますか？

Lang chainはプログラムロジックを記述するのに優れている一方で、計算能力は高くありません。Azure container apps Dynamic sessionsは高速で安全なコードインタープリターサービスを提供し、Lang chainと組み合わせることで多くのユースケースを可能にします。

なぜAzure container apps Dynamic sessionsが重要な機能ですか？

Dynamic sessionsは、Lang chainとR Lang graphエージェントを安全かつ信頼性の高いコードインタープリターとして活用できるため、重要な機能です。

lsmithとは何ですか？

lsmithは、可観測性と評価フレームワークであり、LLMアプリケーションの遅延やトークンカウント、入力と出力などのトレースを提供します。

データ分析エージェントがSQLデータベースと接続する際にはどのようなリスクがあると述べていますか？

モデルが生成するSQLを実行する際にはリスクがあり、SQLデータベースへの接続権限をできるだけ狭く設定することが重要です。

エージェントアーキテクチャの基本的な要素は何ですか？

エージェントアーキテクチャの基本要素はステートノードとエッジです。ノードは機能を実行し、ステートはノード間を通じて渡されます。エッジはエージェントのフローを定義します。

モデルがSQLクエリを生成する際にはどのような情報が必要ですか？

モデルがSQLクエリを生成する際には、SQLデータベースのテーブルスキーマやサンプル行などの情報が必要な情報です。

モデルが生成したコードを実行する際には、コードインタープリターにデータをアップロードする必要がある理由は何ですか？

コードインタープリターはデフォルトではバックエンドのデータにアクセスできません。モデルが生成したコードは特定のデータフレームにアクセスする前提で書かれるため、それらのデータフレームをCSVとしてコードインタープリターにアップロードする必要があります。

データ分析エージェントが生成する可視化結果にはどのような種類がありますか？

データ分析エージェントは、グラフや画像など、よりリッチな結果を生成することができます。

このスクリプトで紹介されたデータ分析エージェントの例ではどのような機能が実現されていますか？

この例では、SQLクエリを実行し、取得した情報をCSVとしてAzure container apps Dynamic sessionsコードインタープリターにアップロードし、分析のためのコードを記述し、画像を含むリッチな結果を返す機能が実現されています。