MindsDB와 OpenAI를 이용한 감정 분석

MindsDB는 데이터베이스와 OpenAI를 통합하여 개발자들이 텍스트 데이터에서 인사이트를 쉽게 추출할 수 있도록 도와줍니다. 이 글에서는 MindsDB를 사용하여 OpenAI 모델을 생성하고 감정 분석을 수행하는 방법을 소개합니다.

시작하기

MindsDB를 로컬에 설치하려면 Docker 또는 Docker Desktop을 사용하세요. 설치 후, MySQL 데이터베이스에 연결하여 데이터를 쿼리합니다:

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

이제 데이터베이스에 연결했으니, 예제에 사용할 데이터를 쿼리해 보겠습니다:

SELECT * FROM mysql_demo_db.amazon_reviews LIMIT 3;

데이터 출력

감정 분류 모델 생성

OpenAI 모델을 생성하기 전에, OpenAI API 키를 제공하여 엔진을 생성합니다:

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}}.":';

이 명령어는 MindsDB가 OpenAI 통합을 사용하여 감정 예측을 위한 AI 테이블을 생성하도록 트리거합니다. 모델이 생성되면 다음 쿼리로 상태를 확인할 수 있습니다:

DESCRIBE sentiment_classifier_model;

모델 생성이 완료되면, 다른 AI 테이블과 마찬가지로 쿼리할 수 있습니다:

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

배치 예측

아마존 리뷰 테이블을 사용하여 배치 예측을 수행할 수 있습니다:

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

출력 데이터

MindsDB의 NLP 기능 활용

MindsDB를 통해 OpenAI와 데이터베이스를 통합하면 개발자들은 몇 가지 SQL 명령어만으로 텍스트 데이터에서 인사이트를 쉽게 추출할 수 있습니다. 이 강력한 자연어 처리(NLP) 모델은 문맥에 관계없이 질문에 답하거나 일반적인 프롬프트를 완성할 수 있습니다.

MindsDB는 개발자들이 OpenAI의 강력한 NLP 기능을 효율적으로 활용할 수 있도록 도와줍니다. MindsDB의 비전이 흥미롭게 느껴진다면, 커뮤니티 Slack에 참여하여 다른 데이터 소스, ML 프레임워크, 핸들러 작성에 대해 이야기해보세요!

결론

MindsDB를 통해 OpenAI 모델을 실험하고 데이터를 몇 분 안에 ML 기능으로 활용해 보세요. 도움이 되셨다면 GitHub에서 스타를 주시는 것도 잊지 마세요! 🎉