OpenAI Codex, una maravilla en el mundo de la inteligencia artificial, es una creación de OpenAI. Este modelo de IA actúa como un asistente que interpreta el lenguaje natural y genera código en respuesta. Es el motor detrás de GitHub Copilot, un asistente virtual de programación. Codex es una versión especializada del renombrado modelo GPT-3 de OpenAI, diseñado específicamente para aplicaciones de codificación. OpenAI ha lanzado una API para Codex, que se encuentra actualmente en fase beta cerrada.
El concepto detrás del Tutorial GPT-3
Imagina transformar lenguaje natural en una consulta SQL. Esa es la magia de GPT-3. Si necesitas buscar usuarios mayores de 25 años, simplemente escribes:
«Obtener todos los usuarios mayores de 25 años»
Y voilà, el modelo genera la consulta SQL correspondiente:
«SELECT * FROM usuarios WHERE edad > 25»
Esta capacidad permite generar consultas SQL sin necesidad de conocer la sintaxis SQL. Es un cambio revolucionario para personas no técnicas que deben consultar bases de datos. Sumérgete en nuestro tutorial GPT-3 y comienza tu viaje en el mundo de GPT en línea hoy mismo.
Pasos para convertir Lenguaje Natural en Consultas SQL
Asegúrate de tener acceso a Codex. Si no lo tienes, puedes unirte a la lista de espera aquí: https://openai.com/blog/openai-codex/ y generalmente se acepta en unos pocos días.
Antes de escribir cualquier código, realiza algunas pruebas en el Playground de OpenAI: https://beta.openai.com/playground. Te recomiendo encarecidamente que realices algunas pruebas preliminares, ya que te ayudarán a comprender el funcionamiento del modelo.
Primero, instala la biblioteca OpenAI Codex:
pythonCopy code!pip install openai
Puedes encontrar la documentación completa de esta biblioteca aquí: https://github.com/openai/openai-python
Luego, importa la biblioteca y configura la clave API:
pythonCopy codeimport openai
openai.api_key = "TU_CLAVE_API"
Ahora, comencemos a escribir código. Crearemos una función que genere una consulta SQL a partir del lenguaje natural utilizando la función openai.Completion.create. Pasaremos los siguientes parámetros:
- engine: El motor utilizado para generar la consulta SQL, usaremos «davinci-codex».
- prompt: El lenguaje natural para generar la consulta SQL.
- max_tokens: El número máximo de tokens generados.
- temperature: La temperatura del modelo. Mayor temperatura implica texto más aleatorio.
- top_p: Probabilidad acumulada para el muestreo top-p. Menor top_p da como resultado finalizaciones más precisas.
- frequency_penalty: Penalización de frecuencia acumulada.
- presence_penalty: Penalización de presencia acumulada.
- stop: La secuencia de tokens que detiene la generación.
pythonCopy codedef generar_consulta_sql(prompt, max_tokens=100, temperature=0.5, top_p=1.0, frequency_penalty=0.0, presence_penalty=0.0, stop=["\n"]):
response = openai.Completion.create(
engine="davinci-codex",
prompt=prompt,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
frequency_penalty=frequency_penalty,
presence_penalty=presence_penalty,
stop=stop
)
return response.choices[0].text
Probemos nuestra función con el siguiente ejemplo:
pythonCopy codeconsulta = generar_consulta_sql("Obtener todos los usuarios mayores de 25 años")
print(consulta)
El modelo generará la siguiente consulta SQL:
«SELECT * FROM usuarios WHERE edad > 25»
Este proceso se puede consolidar en un archivo y ejecutarse desde la consola:
pythonCopy codeimport openai
openai.api_key = "TU_CLAVE_API"
def generar_consulta_sql(prompt, max_tokens=100, temperature=0.5, top_p=1.0, frequency_penalty=0.0, presence_penalty=0.0):
response = openai.Completion.create(
engine="davinci-codex",
prompt=prompt,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
frequency_penalty=frequency_penalty,
presence_penalty=presence_penalty,
)
return response.choices[0].text
prompt = input("Ingresa tu consulta - ¿Qué datos necesitas?: ")
print(generar_consulta_sql(prompt))
Concluyendo el viaje de aprendizaje
En este esclarecedor recorrido, hemos aprendido a generar consultas SQL a partir del lenguaje natural utilizando OpenAI Codex. También hemos explorado en profundidad el uso práctico de la biblioteca OpenAI Codex.
El camino hacia la maestría es interminable. Puedes mejorar este proyecto integrando una base de datos y creando una interfaz web amigable. Para afinar aún más el modelo, considera añadir más indicaciones al prompt. Gracias por acompañarnos en este tutorial.
