Cómo crear una aplicación de chat con una base de datos MySQL usando SQL y GPT-4 o modelos gratuitos como Frodo

Introducción

• Bienvenida y contexto del video
• Objetivo: crear una aplicación de chat que permita interactuar con una base de datos MySQL usando lenguaje natural.
• Demostración breve de la aplicación
• Conexión a una base de datos local llamada chinook
• Ejemplo de consulta: "¿Qué artista tiene más pistas?"

Estructura del Proyecto

• Crear el repositorio raíz ChatMySQLGUI
• Subdirectorios y archivos importantes:
  • app.py: archivo donde vive la aplicación
  • env : archivo que almacena las claves API
• Dependencias y bibliotecas a instalar:
  • Streamlit: para construir la interfaz de usuario
  • Langchain: integración de modelos de lenguaje
  • mysql-connector-python: Conector para MySQL
  • python-dotenv: para manejar variables de entorno

Configuración del Entorno de Desarrollo

• Uso de entornos virtuales con Conda
• Instalación de dependencias usando pip

Conexión a la Base de Datos

• Crear una función init_database para inicializar la conexión a la base de datos
• Uso de Langchain y SQL Alchemy para manejar la base de datos
• Configuración en Streamlit para capturar datos de conexión
• Probar la conexión y confirmar con mensaje de éxito

Interfaz de Usuario

• Configuración de la página principal con Streamlit
• Barra lateral para la configuración de la base de datos
• Input y botón de conexión

Generación de Consultas SQL

• Creación de SQL chain: Cadena para generar consultas SQL basadas en lenguaje natural.
• Uso de plantillas (prompt templates) para configurar las consultas.
• Integración de los modelos de OpenAI y pruebas con consultas simples

Cadena para Obtener la Respuesta

• Creación de una segunda cadena (get response chain) para procesar la consulta SQL y devolver una respuesta en lenguaje natural
• Configuración del esquema y cadenas de ejecutables (runnables) para gestionar las variables y consultas
• Uso de un parser para asegurar que la salida sea en texto plano

Implementación de Modelos Gratuitos

• Sustitución de OpenAI GPT-4 por modelos gratuitos como Frodo usando la integración Langchain-Grok
• Ajuste de la configuración para utilizar Rock.

Pruebas y Ejecución

• Realización de pruebas con múltiples consultas y seguimiento de resultados
• Uso de l smith para depurar y rastrear las cadenas de consulta

Mejoras y Extensiones

• Propuesta de tarea: Implementar streaming en el chatbot
• Invitación a unirse a la comunidad en Discord para más soporte y compartir proyectos

Conclusión

• Resumen y agradecimiento por seguir el tutorial
• Sugerencias de próximos pasos, como probar la implementación con bases de datos reales y otros modelos de lenguaje.