Descripción general

La base de datos de GPTBots está diseñada para entornos empresariales que requieren consultas y análisis de datos precisos. Los usuarios pueden realizar consultas y análisis en lenguaje natural sobre datos fiables, lo que ayuda a los equipos de negocio a analizar los datos rápidamente y obtener información sobre su valor.
La base de datos admite la extracción de datos estructurados de entidades a partir de datos no estructurados (como documentos PDF, Word, Excel y TXT) y también permite añadir datos de entidades mediante template import y API, lo que facilita el almacenamiento de datos.

Fiabilidad de los datos

Cuando el Agent invoca las capacidades de la base de datos, se muestran de forma transparente las sentencias SQL y las fuentes de las tablas de datos, lo que hace que cada consulta sea verificable y revisable, y garantiza la fiabilidad y la precisión de los datos resultantes.

Consulta en lenguaje natural

Los usuarios no necesitan dominar SQL complejo. A través de LLM, las consultas de los usuarios en lenguaje natural se convierten con precisión en sentencias SQL, lo que permite realizar consultas con uniones (JOIN) entre varias tablas de forma precisa y eficiente.

Visualización de datos

En función de los datos consultados, el Agent admite la generación automática de varios tipos de gráficos dinámicos e interactivos (gráficos de líneas, gráficos de barras, diagramas de dispersión, etc.), lo que ayuda a los usuarios a comprender y analizar los datos de forma intuitiva.

Tipos de tablas de datos

La plataforma GPTBots admite tablas de datos locales y tablas de datos remotas, lo que permite seleccionar el tipo adecuado en función de las necesidades del negocio.

• Tablas de datos locales: Los datos se almacenan en las tablas de datos de la plataforma GPTBots, y se admite la incorporación de datos tanto de forma estructurada como no estructurada.
• Tablas de datos remotas (próximamente): Tras la autenticación, solo se recuperan los metadatos de la tabla de datos, mientras que los datos siguen almacenándose en la base de datos remota.

Métodos de incorporación de datos

• Entrada de datos no estructurados
  Se admite la extracción de entidades a partir de datos no estructurados (como documentos PDF, Word, Excel y TXT), lo que facilita el reconocimiento, la depuración, la extracción y la incorporación de este tipo de datos.

• Entrada de datos estructurados
  Se admite la importación de datos estructurados existentes en la base de datos mediante CSV template import y API, lo que permite una rápida incorporación y gestión de datos. Próximamente se admitirá la integración y el acceso a bases de datos externas mediante interfaces estandarizadas (JDBC, RESTful, etc.), lo que permitirá la importación de datos y la conexión remota.