Wie man ChatGPT mit deiner Datenbank verbindet

Name

Oluwaseun Adeojo

Published on 9.6.2023

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Künstliche Intelligenz (KI) hat unsere Herangehensweise an das Datenmanagement revolutioniert. Unter den mächtigsten KI-Modellen zeichnet sich OpenAIs ChatGPT durch seine Fähigkeit aus, sich nahtlos mit Datenbanken zu integrieren und damit automatisierte und verbesserte Datenverarbeitungsprozesse zu ermöglichen. Dieser Artikel zielt darauf ab, Sie durch den komplexen Prozess der Herstellung einer Verbindung zwischen ChatGPT und einer Datenbank zu führen. Er bietet detaillierte Schritte, praktische Anleitungen und illustrative Beispielcodes. Darüber hinaus gehen wir auf die zusätzlichen Schritte ein, um KI zur Visualisierung Ihrer Daten zu nutzen.

Die Kraft der KI im Datenmanagement nutzen

Die wahre Stärke der KI zeigt sich in ihren Fähigkeiten im Umgang mit Daten. Stellen Sie sich die Situation eines Content-Erstellers vor, der täglich mit Hunderten oder sogar Tausenden von Kommentaren überflutet wird. Es wird zu einer schwierigen Aufgabe, sich durch all diese Kommentare zu lesen. Die Kommentare können von positivem Feedback und Anfragen, die eine Antwort erfordern, bis hin zu potenziellem Spam reichen. Hier kommt KI und genauer gesagt ChatGPT ins Spiel und verändert die Landschaft des Datenbankmanagements von Chatbots. Es kann effizient durch all diese Kommentare sortieren, solche markieren, die als Spam qualifiziert sind, und sogar Vorschläge für bestimmte Kommentare machen, um den Umgang mit Datenbanken für Chatbots zu verbessern.

Verbindung zwischen ChatGPT und Datenbank herstellen: der Plan

Der Projektplan besteht aus vier Teilen:

1. Erstellen einer MySQL-Verbindung: Der Code zum Erstellen einer MySQL-Verbindung mithilfe der mysql2/promise-Bibliothek ist korrekt. Die Suchergebnisse auf der npm-Seite für mysql2 bestätigen die Verwendung der Methode mysql.createConnection (Quelle (opens in a new tab)).

2. Verbindung zur YouTube API herstellen: Der Code zum Verbinden mit der YouTube API und zum Abrufen von Kommentaren mithilfe der Methode commentThreads.list ist korrekt. Obwohl der genaue Codeausschnitt nicht gefunden wurde, handelt es sich bei der Methode um einen Teil der YouTube Data API, wie in der Google Developers-Dokumentation bestätigt wird (Quelle (opens in a new tab)).

3. Kommentare zur Analyse an ChatGPT senden: Der Code zum Senden von Kommentaren zur Analyse an ChatGPT mit der Methode Completion.create ist korrekt. Die OpenAI API-Dokumentation bestätigt die Verwendung dieser Methode (Quelle (opens in a new tab)).

4. Datenbank basierend auf der Analyse aktualisieren: Der Code zum Aktualisieren der Datenbank mit der Methode connection.execute aus der mysql2/promise-Bibliothek ist korrekt. Die Verwendung der Methode pool.execute zum Ausführen von Abfragen wird durch einen Stack Overflow-Beitrag bestätigt (Quelle (opens in a new tab)).

Bitte beachten Sie, dass die Codeausschnitte im Artikel für den Zweck des Tutorials vereinfacht wurden. In einer Anwendung im echten Leben müssten Sie Fehler und Randfälle behandeln.

Einrichten der Datenbank für ChatGPT

Der erste Schritt besteht darin, eine echte Datenbank einzurichten, die mit ChatGPT verbunden werden kann. Für dieses Tutorial verwenden wir SingleStore, eine Echtzeit-, einheitliche und skalierbare Datenbank. Nachdem Sie eine Datenbank in SingleStore erstellt haben, müssen Sie sie mit Ihrem Projekt verbinden. Hierzu verwenden wir die MySQL-Bibliothek.

const mysql = require('mysql2/promise');
const connection = await mysql.createConnection({
  host: 'deine-host-url',
  user: 'admin',
  password: 'dein-passwort',
  database: 'singlestore'
});

Datenbank für ChatGPT befüllen

Als Nächstes möchten wir einige Demo-Daten für ChatGPT erstellen. In diesem Tutorial möchten wir die Datenbank mit YouTube-Kommentaren befüllen. Dazu müssen wir uns mit der YouTube API verbinden, um die Kommentare abzurufen.

const {google} = require('googleapis');
const youtube = google.youtube({
  version: 'v3',
  auth: 'dein-api-schlussel'
});

Dann können wir die YouTube API aufrufen, um die Kommentare abzurufen.

const response = await youtube.commentThreads.list({
  part: 'snippet',
  videoId: 'deine-video-id'
});

Nachdem wir die Kommentare abgerufen haben, müssen wir unsere Datenbank mit diesen Kommentaren befüllen. Wir werden das SQL-Kommando INSERT INTO verwenden, um die Kommentare in unsere Datenbank einzufügen.

for (let comment of comments) {
  const {id, commenter, commentText} = comment;
  const query = 'INSERT INTO comments (id, commenter, comment) VALUES (?, ?, ?)';
  await connection.execute(query, [id, commenter, commentText]);
}

Verbindung zur OpenAI API herstellen

Nun, da wir unsere Kommentare in der Datenbank haben, können wir eine Verbindung zur OpenAI API herstellen, um diese Kommentare zu analysieren. Hierzu verwenden wir die OpenAI-Bibliothek.

const openai = require('openai');
openai.apiKey = 'dein-openai-api-schlussel';

Wir können dann die OpenAI API verwenden, um die Kommentare zu analysieren.

for (let comment of comments) {
  const prompt = `Dies ist ein Kommentar: ${comment.commentText}. Soll ich antworten?`;
  const gptResponse = await openai.Completion.create({
    engine: 'text-davinci-002',
    prompt: prompt,
    max_tokens: 60
  });
  const shouldReply = gptResponse.choices[0].text.trim();
  if (shouldReply === 'Ja') {
    // Datenbank aktualisieren
  }
}

Aktualisieren der Datenbank

Basierend auf der Antwort der OpenAI API können wir unsere Datenbank aktualisieren. Wenn die API vorschlägt, dass wir auf einen Kommentar antworten sollten, können wir diesen Kommentar in unserer Datenbank markieren.

if (shouldReply === 'Ja') {
  const updateQuery = 'UPDATE comments SET should_reply = 1 WHERE id = ?';
  await connection.execute(updateQuery, [comment.id]);
}

ChatGPT mit der Datenbank integrieren

Sobald wir unsere Kommentare in der Datenbank haben und mit der OpenAI API verbunden sind, können wir damit beginnen, ChatGPT in die Datenbank zu integrieren. Dies umfasst das Erstellen von APIs, die die Kommunikation zwischen der Datenbank und ChatGPT ermöglichen. Mit diesen APIs können wir Kommentare aus der Datenbank abrufen, sie zur Analyse an ChatGPT senden und dann basierend auf der Analyse die Datenbank aktualisieren.

Abrufen von Kommentaren aus der Datenbank

Der erste Schritt bei der Integration von ChatGPT in die Datenbank besteht darin, die Kommentare aus der Datenbank abzurufen. Dies kann erfolgen, indem wir eine API erstellen, die alle Kommentare aus der Datenbank abruft. Diese API verwendet den SQL-Befehl SELECT, um die Kommentare abzurufen.

const [comments] = await connection.execute('SELECT * FROM comments');

Senden von Kommentaren zur Analyse an ChatGPT

Nachdem wir die Kommentare abgerufen haben, können wir sie zur Analyse an ChatGPT senden. Dies kann erfolgen, indem wir eine API erstellen, die einen Kommentar als Eingabe entgegennimmt und ihn an ChatGPT sendet. Diese API verwendet die Methode Completion.create, die von der OpenAI-Bibliothek bereitgestellt wird, um den Kommentar an ChatGPT zu senden.

for (let comment of comments) {
  const prompt = `Dies ist ein Kommentar: ${comment.commentText}. Soll ich antworten?`;
  const gptResponse = await openai.Completion.create({
    engine: 'text-davinci-002',
    prompt: prompt,
    max_tokens: 60
  });
}

Aktualisieren der Datenbank basierend auf der Analyse

Nachdem ChatGPT die Kommentare analysiert hat, können wir unsere Datenbank basierend auf der Analyse aktualisieren. Dies kann erfolgen, indem wir eine API erstellen, die die Analyse von ChatGPT enthält und den entsprechenden Kommentar in der Datenbank aktualisiert. Diese API verwendet den SQL-Befehl UPDATE, um den Kommentar in der Datenbank zu aktualisieren.

const shouldReply = gptResponse.choices[0].text.trim();
if (shouldReply === 'Ja') {
  const updateQuery = 'UPDATE comments SET should_reply = 1 WHERE id = ?';
  await connection.execute(updateQuery, [comment.id]);
}

Datenbank visualisieren mit Künstlicher Intelligenz

ChatGPT ist sehr gut darin, Daten zu analysieren, aber was ist, wenn Sie Ihre Datenbank visualisieren möchten? In diesem Fall können Sie ein weiteres Tool ausprobieren: RATH für eine fortgeschrittene explorative Datenanalyse (EDA) und KI-unterstützte Datenvisualisierung:

Schritt 1. Datenbank mit RATH verbinden

Sie können die folgenden Schritte verwenden, um Ihre Datenbank mit RATH zu verbinden.

Schritt 2. Daten leicht erkunden

Bevor Sie mit der Datenanalyse beginnen, ist es immer ratsam, Ihre Daten vorzubereiten. RATH ist mit einer Vielzahl von Funktionen ausgestattet, wie zum Beispiel:

• Überblick über Ihre Daten auf der Registerkarte Datenquelle.
• Datenprofilierung (opens in a new tab)
• Datenumwandlung (opens in a new tab)
• NLP-unterstützte Extraktion von Textmustern (opens in a new tab)

Das folgende Demo-Video zeigt, wie Sie einen Blick auf Ihre Datenstatistiken werfen können:

Schritt 3. Diagramme erstellen durch Drag & Drop

Für Benutzerinnen und Benutzer mit einem traditionellen Hintergrund in der Geschäftsanalyse bietet RATH eine benutzerfreundliche, an Tableau erinnernde Funktion namens Manuelle Exploration. Sie können hochgradig anpassbare Diagramme erstellen (opens in a new tab), indem Sie Variablen in Schalen ziehen und ablegen. Sehen Sie sich das folgende Demo-Video über Die saisonalen Beziehungen zwischen registrierten Benutzern und Gästen erkunden an.

Schritt 4. Dateninsights visualisieren

Das Entdecken von zugrunde liegenden Mustern und Trends aus einer komplexen Datenquelle kann äußerst herausfordernd sein. Die Funktion Data Painter (opens in a new tab) wurde entwickelt, um dieses Problem zu lösen. Sie können Daten leicht bereinigen, modellieren und mithilfe eines Malwerkzeugs erkunden, das den komplexen Prozess der explorativen Datenanalyse visualisiert und vereinfacht.

Das folgende Demo-Video zeigt den Prozess, um die Bedeutung des Trends in einem bestimmten Datensatz herauszufinden:

RATH bietet eine umfangreiche Auswahl an Funktionen für die Datenanalyse und -visualisierung. Schauen Sie sich die RATH-Website (opens in a new tab) an, um es auszuprobieren!

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Fazit

Indem Sie diesen Schritten folgen, können Sie ChatGPT effektiv mit einer Datenbank integrieren und so die Automatisierung und Verbesserung der Datenverarbeitung ermöglichen. Dies kann insbesondere für Content-Erstellerinnen und -Ersteller, die viele Kommentare zu ihren Videos erhalten, nützlich sein. Durch die Nutzung der Kraft der KI können sie ihre Kommentare effizient verwalten, sicherstellen, dass sie keine wichtigen Kommentare übersehen, und effektiv mit Spam umgehen. Denken Sie daran, dass die Möglichkeiten mit KI und Datenbanken endlos sind. Sie können dieses Projekt weiter ausbauen, indem Sie eine Benutzeroberfläche erstellen, um mit den Daten zu interagieren, oder indem Sie einen Cron-Job einrichten, um den Prozess zu automatisieren. Der Himmel ist das Limit, wenn es darum geht, was Sie mit KI und Datenbanken erreichen können.

FAQ

1. Wie analysiert ChatGPT die Kommentare?

ChatGPT analysiert die Kommentare mithilfe einer Anfrage, die fragt, ob auf den Kommentar geantwortet werden soll. Die Anfrage ist wie folgt strukturiert: "Dies ist ein Kommentar: [Kommentar]. Soll ich antworten?". ChatGPT analysiert dann den Kommentar und gibt eine Antwort, entweder 'Ja' oder 'Nein', um anzuzeigen, ob auf den Kommentar geantwortet werden sollte.

2. Wie wird die Datenbank basierend auf der Analyse aktualisiert?

Die Datenbank wird basierend auf der Analyse aktualisiert, indem das should_reply Feld des entsprechenden Kommentars auf 1 gesetzt wird, wenn ChatGPT vorschlägt, dass auf den Kommentar geantwortet werden sollte.

3. Kann dieser Prozess automatisiert werden?

Ja, dieser Prozess kann automatisiert werden, indem ein Cron-Job eingerichtet wird, der regelmäßig die Kommentare aus der Datenbank abruft, sie an ChatGPT zur Analyse sendet und dann die Datenbank basierend auf der Analyse aktualisiert.