تحليل المشاعر باستخدام MindsDB و OpenAI عبر SQL

مقدمة

في هذا المقال، سنستعرض كيفية إنشاء نماذج OpenAI داخل MindsDB. سنقوم بتطبيق تحليل المشاعر، حيث نستنتج المشاعر الكامنة وراء النصوص. البيانات المدخلة مأخوذة من قاعدة بيانات MySQL النموذجية الخاصة بنا.

المتطلبات

لتتبع هذا الدليل، يجب عليك تثبيت MindsDB محليًا عبر Docker أو Docker Desktop.

الدليل

في هذا الدليل، سنقوم بإنشاء نموذج تنبؤي لاستنتاج المشاعر وراء النص، وهو ما يعرف أيضًا بتحليل المشاعر. نستخدم جدولًا من قاعدة بيانات العرض العامة MySQL، لذا دعونا نبدأ بتوصيل MindsDB بها:

CREATE DATABASE mysql_demo_db WITH ENGINE = 'mysql', PARAMETERS = { "user": "user", "password": "MindsDBUser123!", "host": "samples.mindsdb.com", "port": "3306", "database": "public" };

الآن بعد أن قمنا بتوصيل قاعدة البيانات بـ MindsDB، دعونا نستعلم عن البيانات التي سيتم استخدامها في المثال:

SELECT * FROM mysql_demo_db.amazon_reviews LIMIT 3;

مخرجات الاستعلام:

+-----------------------------------------------------------------------------------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------+  
| product_name | review |  
+-----------------------------------------------------------------------------------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------+  
| All-New Fire HD 8 Tablet, 8 HD Display, Wi-Fi, 16 GB - Includes Special Offers, Magenta | Late gift for my grandson. He is very happy with it. Easy for him (9yo ). |  
| All-New Fire HD 8 Tablet, 8 HD Display, Wi-Fi, 16 GB - Includes Special Offers, Magenta | I'm not super thrilled with the proprietary OS on this unit, but it does work okay and does what I n |  
| All-New Fire HD 8 Tablet, 8 HD Display, Wi-Fi, 16 GB - Includes Special Offers, Magenta | I purchased this Kindle Fire HD 8 was purchased for use by 5 and 8 yer old grandchildren. They basic |  
+-----------------------------------------------------------------------------------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------+  

لنقم بإنشاء جدول نموذج لتحديد المشاعر لجميع المراجعات:

قبل إنشاء نموذج OpenAI، يرجى إنشاء محرك، مع توفير مفتاح API الخاص بك:

CREATE ML_ENGINE openai_engine FROM openai USING openai_api_key = 'your-openai-api-key';
CREATE MODEL sentiment_classifier_model PREDICT sentiment USING engine = 'openai_engine', prompt_template = 'describe the sentiment of the reviews strictly as "positive", "neutral", or "negative". "I love the product":positive "It is a scam":negative "{{review}}.":';

في الممارسة العملية، تقوم عبارة CREATE MODEL بتحفيز MindsDB لإنشاء جدول AI يسمى sentiment_classifier_model الذي يستخدم تكامل OpenAI للتنبؤ بعمود يسمى sentiment. يعيش النموذج داخل مشروع MindsDB الافتراضي.

استعلام الحالة

بمجرد بدء تنفيذ عبارة CREATE MODEL، يمكننا التحقق من حالة عملية الإنشاء باستخدام الاستعلام التالي:

DESCRIBE sentiment_classifier_model;

قد يستغرق الأمر بعض الوقت لتسجيله كاكتمل اعتمادًا على اتصال الإنترنت. بمجرد الانتهاء من الإنشاء، يكون السلوك هو نفسه مع أي جدول AI آخر – يمكنك استعلامه إما عن طريق تحديد بيانات تركيبية في الاستعلام الفعلي:

SELECT review, sentiment FROM sentiment_classifier_model WHERE review = 'It is ok.';

مخرجات الاستعلام:

+-----------+-----------+  
| review | sentiment |  
+-----------+-----------+  
| It is ok. | neutral |  
+-----------+-----------+  

أو من خلال الانضمام إلى جدول آخر للتنبؤات الجماعية:

SELECT input.review, output.sentiment FROM mysql_demo_db.amazon_reviews AS input JOIN sentiment_classifier_model AS output LIMIT 3;

مخرجات الاستعلام:

+------------------------------------------------------------------------------------------------------+-----------+  
| review | sentiment |  
+------------------------------------------------------------------------------------------------------+-----------+  
| Late gift for my grandson. He is very happy with it. Easy for him (9yo ). | positive |  
| I'm not super thrilled with the proprietary OS on this unit, but it does work okay and does what I n | positive |  
| I purchased this Kindle Fire HD 8 was purchased for use by 5 and 8 yer old grandchildren. They basic | positive |  
+------------------------------------------------------------------------------------------------------+-----------+  

الاستفادة من قدرات معالجة اللغة الطبيعية

من خلال دمج قواعد البيانات و OpenAI باستخدام MindsDB، يمكن للمطورين بسهولة استخراج رؤى من بيانات النصوص باستخدام عدد قليل من أوامر SQL. هذه النماذج القوية لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) قادرة على الإجابة على الأسئلة مع أو بدون سياق وإكمال المطالبات العامة. علاوة على ذلك، فإن هذه النماذج مدعومة بنماذج لغوية كبيرة مدربة مسبقًا من OpenAI، لذا لا حاجة للعمل اليدوي في التطوير.

في النهاية، يوفر MindsDB للمطورين وسيلة سهلة لدمج قدرات NLP القوية في تطبيقاتهم مع توفير الوقت والموارد مقارنة بخطوط تطوير ML التقليدية.

MindsDB هي الآن أسرع منصة مفتوحة المصدر لتطبيقات التعلم الآلي في العالم. تستمر مجتمعها في المساهمة في أكثر من 70 تكاملًا لمصادر البيانات وإطارات ML. تابعوا الميزات القادمة - بما في ذلك المزيد من التحكم في معلمات الواجهة وضبط النماذج مباشرة من MindsDB!

الخاتمة

استمتع بتجربة نماذج OpenAI داخل MindsDB واكتشاف قدرة ML على بياناتك في دقائق. إذا كانت رؤية MindsDB في ديمقراطية التعلم الآلي تبدو مثيرة، توجه إلى مجتمعنا على Slack، حيث يمكنك الحصول على المساعدة والعثور على أشخاص للدردشة حول استخدام مصادر البيانات الأخرى، أو أطر ML، أو كتابة معالج لجلب خاصتك!

تابع مقدمتنا إلى تكامل MindsDB مع OpenAI هنا. لدينا أيضًا مجموعة متنوعة من الدروس التي تستخدم MySQL و MongoDB:

• سؤال وإجابة في MySQL
• تلخيص النصوص في MySQL
• تحليل المشاعر في MongoDB
• سؤال وإجابة في MongoDB
• تلخيص النصوص في MongoDB

ماذا بعد؟

استمتع بتجربتك بنفسك! احفظ مستودع MindsDB على GitHub. تفاعل مع مجتمع MindsDB على Slack أو GitHub لطرح الأسئلة ومشاركة أفكارك وآرائك. إذا كان هذا الدليل مفيدًا، يرجى منحنا نجمة على GitHub.