Vue d'ensemble

La base de données GPTBots est conçue pour les scénarios professionnels nécessitant des requêtes et analyses de données précises. Les utilisateurs peuvent effectuer des requêtes et analyses en langage naturel sur des données fiables, aidant ainsi les équipes métier à exploiter rapidement les données et à obtenir des insights sur leur valeur.
La base de données prend en charge l'extraction de données d'entités structurées à partir de données non structurées (telles que des documents PDF, Word, Excel, TXT) et permet également l'ajout de données d'entités via importation de modèle et API, facilitant ainsi le stockage des données.
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Fiabilité des données

Lorsque l'Agent utilise les capacités de la base de données, il affiche de manière transparente les instructions SQL et les sources des tables de données, rendant chaque requête vérifiable et révisable, ce qui garantit la fiabilité et la précision des résultats.

Requête en langage naturel

Les utilisateurs n'ont pas besoin de maîtriser les langages SQL complexes. Grâce au LLM, les requêtes des utilisateurs en langage naturel sont converties avec précision en instructions SQL, permettant des requêtes multi-tables précises et efficaces.

Visualisation des données

À partir des données interrogées, l'Agent prend en charge la génération automatique de différents types de graphiques interactifs dynamiques (courbes, histogrammes, nuages de points, etc.), aidant les utilisateurs à comprendre et analyser les données de façon intuitive.

Types de tables de données

La plateforme GPTBots prend en charge les tables de données locales et distantes, permettant de choisir le type adapté selon les besoins métier.

• Tables de données locales : Les données sont stockées dans les tables de la plateforme GPTBots, avec prise en charge de l'ajout de données de manière "structurée" ou "non structurée".
• Tables de données distantes (bientôt disponible) : Seules les métadonnées de la table sont récupérées après authentification, les données restant stockées dans la base de données distante.

Méthodes d'ajout de données

• Saisie de données non structurées
  Prend en charge l'extraction d'entités à partir de données non structurées (telles que des documents PDF, Word, Excel, TXT), facilitant la reconnaissance, le nettoyage, l'extraction et la saisie de données non structurées.

• Saisie de données structurées
  Prend en charge l'importation de données structurées existantes dans la base de données via importation de modèle CSV et API, pour une saisie et une gestion rapide des données. La connexion et l'accès à des bases de données externes via des interfaces standardisées (JDBC, RESTful, etc.) seront bientôt pris en charge, permettant l'importation de données et la connexion à distance.