Crie uma aplicação de IA para análise de dados sem depender de especialistas técnicos
Índice
- Introdução
- A realidade de um Data Scientist
- Criando um protótipo de aplicação de Inteligência Artificial
- Arquitetura da aplicação
- Preparando a base de dados
- Conexão com a API de chat GPT
- Construindo a interface de usuário
- Consultas simples
- Consultas avançadas
- Considerações finais
🤖 Criando uma aplicação de Inteligência Artificial para análise de dados
Neste artigo, vamos explorar a jornada de um Data Scientist e como podemos criar uma aplicação de Inteligência Artificial que permite aos usuários de negócios fazer suas próprias análises sem depender de especialistas técnicos. Vamos conectar a API de chat GPT a uma base de dados empresarial e criar uma interface amigável para que os usuários possam realizar consultas em linguagem natural.
1. Introdução
Quando começamos a trabalhar como Data Scientists, temos a expectativa de passar a maior parte do tempo treinando modelos e criando algoritmos. Porém, a realidade é que grande parte do nosso tempo é gasto realizando análises ad hoc para diferentes stakeholders, como gestores de produto e publicidade. Neste artigo, vamos aprender a criar uma aplicação de Inteligência Artificial que irá facilitar o trabalho dos usuários de negócio, permitindo que eles realizem suas próprias análises sem a necessidade de conhecimento técnico.
2. A realidade de um Data Scientist
Ao longo do tempo, os Data Scientists percebem que a maior parte de seu trabalho está focada em análise de dados sob demanda para diferentes partes interessadas. Isso pode ser uma tarefa exaustiva e muitas vezes impede que eles trabalhem em projetos mais inovadores. Por isso, vamos criar uma aplicação que liberará esses profissionais para se concentrarem em tarefas mais disruptivas.
3. Criando um protótipo de aplicação de Inteligência Artificial
Vamos desenvolver um protótipo de uma aplicação de Inteligência Artificial que permitirá que os usuários de negócios realizem suas próprias análises sem depender de especialistas técnicos. Para isso, iremos conectar diretamente a API de chat GPT à base de dados da empresa e criar uma interface de usuário amigável, utilizando o framework Streamlit.
4. Arquitetura da aplicação
Antes de entrar no código, vamos entender a arquitetura do sistema que estamos construindo. A aplicação terá uma interface de chat simples, onde o usuário poderá digitar as consultas em linguagem natural. Essa interface será criada utilizando o Streamlit e se conectará diretamente ao backend, que será um código em Python. O backend ficará responsável por receber a pergunta do usuário e enviá-la para a API de chat GPT da OpenAI, que retornará o código SQL necessário para realizar a análise solicitada. Esse código SQL será utilizado para se conectar a uma base de dados relacional e realizar a análise, cujo resultado será exibido para o usuário por meio da interface de usuário.
5. Preparando a base de dados
Antes de prosseguirmos para o código, vamos entender como é a estrutura da nossa base de dados. No caso deste exemplo, estamos trabalhando com uma empresa de e-commerce e a base de dados é composta por uma única tabela chamada "vendas". Essa tabela possui colunas como identificador da fatura, identificador do produto, nome do produto, quantidade de unidades vendidas, data da fatura, preço unitário, identificador do cliente, país do cliente e o total das vendas. Vamos utilizar essa base de dados simplificada para realizar nossos testes.
6. Conexão com a API de chat GPT
Ao conectar à API de chat GPT da OpenAI, é importante ter cuidado com os dados que estão sendo enviados para seus servidores. Certifique-se de seguir todas as políticas de privacidade da sua empresa e garantir que está tomando as devidas precauções ao lidar com dados reais. Este vídeo é apenas para fins educacionais e não implica nenhuma recomendação de uso não autorizado.
7. Construindo a interface de usuário
Vamos usar o Streamlit para criar a interface de usuário da nossa aplicação. Essa interface será semelhante a um chat, onde o usuário poderá fazer suas perguntas em linguagem natural. Vamos implementar o chat em nosso código, definir os eventos de clique nos botões e criar a funcionalidade para exibir as respostas.
8. Consultas simples
Vamos começar com consultas simples para testar a funcionalidade da nossa aplicação. Por exemplo, podemos perguntar quantos registros existem na tabela de vendas. Ao executar essa consulta, a aplicação deve nos retornar o resultado correto.
9. Consultas avançadas
Agora vamos testar consultas mais complexas, que exigem um conhecimento mais avançado de SQL, como subconsultas ou Common Table Expressions (CTEs). Faremos uma consulta para calcular a porcentagem que cada item representa em relação ao total de vendas de todos os produtos. Essa é uma consulta muito comum em análise de negócios e requer um pouco mais de conhecimento técnico.
10. Considerações finais
Neste artigo, exploramos como criar uma aplicação de Inteligência Artificial que permite aos usuários de negócios realizar suas próprias análises sem depender de especialistas técnicos. Entendemos a jornada de um Data Scientist e como essa aplicação pode liberar esses profissionais para tarefas mais inovadoras. Porém, é importante lembrar que ao conectar à API de chat GPT e enviar dados para os servidores da OpenAI, é necessário ter cuidado e cumprir todas as políticas de privacidade da empresa.
Destaques
- Crie uma aplicação de Inteligência Artificial para análise de dados sem depender de especialistas técnicos.
- Conecte a API de chat GPT à base de dados da empresa e crie uma interface de usuário amigável.
- Libere os Data Scientists para se concentrarem em projetos mais inovadores.
FAQ
Q: Quais são os requisitos para utilizar a aplicação de Inteligência Artificial?
A: Para utilizar a aplicação, é necessário ter acesso à base de dados da empresa e configurar a API de chat GPT da OpenAI.
Q: É seguro enviar os dados para os servidores da OpenAI?
A: Ao conectar à API de chat GPT da OpenAI, é importante seguir todas as políticas de privacidade da empresa e garantir que os dados estejam sendo tratados de forma segura.
Q: Posso personalizar a interface de usuário da aplicação?
A: Sim, a interface de usuário da aplicação pode ser personalizada de acordo com as necessidades da empresa.
Q: É possível integrar a aplicação com outras bases de dados?
A: Sim, a aplicação pode ser adaptada para se conectar a diferentes bases de dados, desde que sejam compatíveis com o modelo de dados utilizado na aplicação.
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