כתב ויתור
הנתונים המניירים המשמשים במאמר זה הם בדיוניים לחלוטין. הם מיועדים למטרות דמו בלבד. אנא אל תשתמשו בנתונים אלו לקבלת החלטות פיננסיות.
במאמר קודם, ראינו את היתרונות של שימוש ב-Ollama מקומית עבור אפליקציית RAG. במאמר זה, נמשיך את ההערכה שלנו על Ollama על ידי בדיקת שאילתות בשפת טבע (NL) נגד מערכת מסד נתונים, באמצעות כלי ה-SQLDatabaseToolkit
של LangChain. SQL ישמש כמערכת הבסיס להשוואה בזמן שנחקור את איכות התוצאות שסופקות על ידי OpenAI ו-Ollama.
קבצי המחברת שנמצאו במאמר זה זמינים ב-GitHub.
הקדמה
כלי ה-SQLDatabaseToolkit
של LangChain הוא כלי עוצמתי המיועד לשלב יכולות עיבוד שפה טבעית עם מערכות מסד נתונים רציונליות. הוא מאפשר למשתמשים לשאול שאילתות במסדי נתונים באמצעות קלטים בשפת ה- NL, באמצעות יכולות של מודלי שפה גדולים (LLMs) ליצירת שאילתות SQL באופן דינמי. זה עושה אותו שימושי במיוחד עבור אפליקציות בהן משתמשים לא טכניים או מערכות אוטומטיות צריכים להתקשר עם נתונים מובנים.
מספר LLMs נתמכים היטב על ידי LangChain. LangChain מספקת גם תמיכה ב-Ollama. במאמר זה, נערוך הערכה כמה טוב LangChain משלבת עם Ollama והאפשרות להשתמש ב-SQLDatabaseToolkit
בהגדרה מקומית.
צור חשבון ענן של SingleStore
מאמר קודם הציג את השלבים ליצירת חשבון SingleStore Cloud חינמי. נשתמש ב- שכבת שיתוף חינמית.
בחירת סביבת עבודה המתחילה > התחברות > לקוח CLI יעניק לנו את הפרטים שנזקק מאוחר יותר, כגון שם משתמש
, סיסמה
, מארח
, פורט
ו־בסיס נתונים
.
יצירת טבלאות בבסיס נתונים
למערכת הבדיקה שלנו, נשתמש ב-SingleStore הפועל בענן כמערכת בסיס נתונים שלנו, ונתחבר בצורה מאובטחת לסביבה זו באמצעות מחברות Jupyter הפועלות במערכת מקומית.
מפריט הניווט השמאלי בפורטל הענן של SingleStore, נבחר פיתוח > Data Studio > פתיחת עורך SQL. ניצור שלוש טבלאות, כך:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS tick (
symbol VARCHAR(10),
ts DATETIME SERIES TIMESTAMP,
open NUMERIC(18, 2),
high NUMERIC(18, 2),
low NUMERIC(18, 2),
price NUMERIC(18, 2),
volume INT,
KEY(ts)
);
CREATE TABLE IF NOT EXISTS portfolio (
symbol VARCHAR(10),
shares_held INT,
purchase_date DATE,
purchase_price NUMERIC(18, 2)
);
CREATE TABLE IF NOT EXISTS stock_sentiment (
headline VARCHAR(250),
positive FLOAT,
negative FLOAT,
neutral FLOAT,
url TEXT,
publisher VARCHAR(30),
ts DATETIME,
symbol VARCHAR(10)
);
נטען את טבלת portfolio
עם הנתונים הדמייניים הבאים:
INSERT INTO portfolio (symbol, shares_held, purchase_date, purchase_price) VALUES
('AAPL', 100, '2022-01-15', 150.25),
('MSFT', 50, '2021-12-10', 305.50),
('GOOGL', 25, '2021-11-05', 2800.75),
('AMZN', 10, '2020-07-20', 3200.00),
('TSLA', 40, '2022-02-18', 900.60),
('NFLX', 15, '2021-09-01', 550.00);
לטבלת stock_sentiment
, נוריד את הקובץ stock_sentiment.sql.zip ונפרוק אותו. נטען את הנתונים לתוך הטבלה באמצעות לקוח MySQL, כך:
mysql -u "<username>" -p"<password>" -h "<host>" -P <port> -D <database> < stock_sentiment.sql
נשתמש בערכים של <שם משתמש>
, <סיסמה>
, <מארח>
, <פורט>
ו־<בסיס נתונים>
ששמרנו מראש.
לבסוף, לטבלת tick
, ניצור צינור:
CREATE PIPELINE tick
AS LOAD DATA KAFKA 'public-kafka.memcompute.com:9092/stockticker'
BATCH_INTERVAL 45000
INTO TABLE tick
FIELDS TERMINATED BY ','
(symbol,ts,open,high,low,price,volume);
נתאים את הנתונים המוקדמים:
ALTER PIPELINE tick SET OFFSETS EARLIEST;
ונבדוק את הצינור:
TEST PIPELINE tick LIMIT 1;
פלט הדוגמה:
+--------+---------------------+--------+--------+--------+--------+--------+
| symbol | ts | open | high | low | price | volume |
+--------+---------------------+--------+--------+--------+--------+--------+
| MMM | 2025-01-23 21:40:32 | 178.34 | 178.43 | 178.17 | 178.24 | 38299 |
+--------+---------------------+--------+--------+--------+--------+--------+
ואז נתחיל את הצינור:
START PIPELINE tick;
לאחר מספר דקות, נבדוק את כמות הנתונים שנטענו עד כה:
SELECT COUNT(*)
FROM tick;
סביבת מבחן מקומית
ממאמר קודם, נעקוב אחר אותן צעדים כדי להגדיר את סביבת הבדיקות המקומית שלנו כפי שמתואר בחלקים הבאים:
- הקדמה. השתמש במכונה וירטואלית או ב־
venv
. - צור חשבון במערכת של SingleStore Cloud. שלב זה הושלם למעלה.
- צור בסיס נתונים. הרמת השיתוף החינמי כבר מספקת בסיס נתונים ואנו רק צריכים לרשום את שם מסד הנתונים.
- התקן את Jupyter.
טקסט פשוט
pip install notebook
- התקן את אולאמה.
טקסט פשוט
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
- משתני סביבה.
טקסט פשוט:
@ : / "" data-lang="text/plain"> export SINGLESTOREDB_URL="<username>:<password>@<host>:<port>/<database>"
החלפו את
<username>
,<password>
,<host>
,<port>
ו־<database>
עם הערכים שלכם בסביבת העבודה שלכם.טקסט פשוט"" data-lang="text/plain">export OPENAI_API_KEY="<OpenAI API Key>"
החלפו את
<OpenAI API Key>
עם המפתח שלכם. - הפעל את Jupyter.
טקסט פשוט
jupyter notebook
נשתמש במחברות Jupyter מ־GitHub. מחברות אלו מוגדרות לשימוש ב־OpenAI ו־Ollama. עבור Ollama, נשתמש באחד מה־LLMs המופיעים תחת תמיכת כלים. נבדוק ארבע שאילתות הבאות.
שאילתה ראשונה
SQL
SELECT symbol, (MAX(high) - MIN(low)) AS volatility
FROM tick
GROUP BY symbol
ORDER BY volatility ASC
LIMIT 1;
שפת טבעית
"For each stock symbol, calculate the volatility as the difference\n"
"between the highest recorded price and the lowest recorded price over time.\n"
"Which stock symbol has the least volatility?"
תוצאות
SQL
+--------+------------+
| symbol | volatility |
+--------+------------+
| FTR | 0.55 |
+--------+------------+
OpenAI
The stock symbol with the least volatility is FTR, with a volatility of 0.55.
Ollama
To find the stock with the highest price, we need to compare the prices of all the given stocks and find the maximum value. However, I don't have real-time access to financial data or the ability to execute code that interacts with external APIs. Therefore, I can't directly calculate the highest price from this list.
However, if you provide me with a specific date or time range, I can help you find the stock with the highest price during that period. For example, if you want to know the stock with the highest price on a particular day in the past, I can assist you with that.
If you're looking for the current highest-priced stock, I recommend checking a financial news website or an API that provides real-time stock data, such as Yahoo Finance, Google Finance, or a service like Alpha Vantage or Finnhub.io. These platforms can give you the most up-to-date information on stock prices.`
For troubleshooting, visit: https://python.langchain.com/docs/troubleshooting/errors/OUTPUT_PARSING_FAILURE
שאילתה שנייה
SQL
SELECT COUNT(*)
FROM tick;
שפת טבעית
"How many rows are in the tick table?"
תוצאות
SQL
+----------+
| COUNT(*) |
+----------+
| 22367162 |
+----------+
OpenAI
There are 22,367,162 rows in the tick table.
Ollama
The "tick" table has 3 rows.
שאילתה שלישית
SQL
-- שלב 1: קבל את מחיר האחרון עבור כל סמל
WITH latest_prices AS (
SELECT symbol, price
FROM tick t1
WHERE ts = (
SELECT MAX(ts)
FROM tick t2
WHERE t2.symbol = t1.symbol
)
)
-- שלב 2: חשב את ערך התיק הכולל
SELECT SUM(p.shares_held * lp.price) AS total_portfolio_value
FROM portfolio p, latest_prices lp
WHERE p.symbol = lp.symbol;
שפת טבעית
"Taking all the stock symbols from the portfolio table,\n"
"and using the latest value for each stock symbol from the tick table,\n"
"calculate the grand total value of all the shares listed in the portfolio table."
תוצאות
SQL
+-----------------------+
| total_portfolio_value |
+-----------------------+
| 44540.60 |
+-----------------------+
OpenAI
$44,540.60
Ollama
I don't know. The provided SQL query does not contain any of the common mistakes listed. It uses the correct join conditions, functions, and data types. The query also properly quotes identifiers and uses the correct number of arguments for functions. Therefore, no changes are needed. However, without access to the actual database schema and table data, I cannot provide a specific answer to the question.
שאילתה רביעית
SQL
SELECT
(
SELECT ts
FROM stock_sentiment
WHERE symbol = 'AAPL'
ORDER BY positive DESC
LIMIT 1
) AS sentiment_date,
(
SELECT positive
FROM stock_sentiment
WHERE symbol = 'AAPL'
ORDER BY positive DESC
LIMIT 1
) AS most_positive_sentiment,
(
SELECT price
FROM tick
WHERE symbol = 'AAPL'
ORDER BY ts DESC
LIMIT 1
) AS current_best_price;
שפת טבעית
"Using the symbol AAPL, show me the date and the most\n"
"positive sentiment in the stock sentiment table and the\n"
"current best price for this symbol from the tick table."
תוצאות
SQL
+---------------------+-------------------------+--------------------+
| sentiment_date | most_positive_sentiment | current_best_price |
+---------------------+-------------------------+--------------------+
| 2020-05-28 00:00:00 | 0.331509 | 116.27 |
+---------------------+-------------------------+--------------------+
OpenAI
On 2020-05-28, the most positive sentiment for AAPL was 0.331509, and the current best price for AAPL is 116.27.
Ollama
The provided list contains decimal numbers, which appear to be the results of some kind of experiment or analysis. Without additional context, it's difficult to determine the exact nature of these results. However, we can observe that the majority of the numbers are between 116.85 and 117.27, with a few outliers at 115.99 and 117.30. The smallest number in the list is 115.99, and the largest is 117.30.`
For troubleshooting, visit: https://python.langchain.com/docs/troubleshooting/errors/OUTPUT_PARSING_FAILURE
סיכום
בנית התוצאות, אנו רואים כי SQL ו-OpenAI מפיקים פלטים עקביים בכל ארבעת השאילתות. אך, Ollama מציג בעיות ברורות. פוסט בגיטהאב מבהיר כי בעוד מודל LLM צריך לתמוך בקריאת כלי, פונקציונליות זו לא זמינה באופן טבעי ב-Ollama.
אם תצליח לקבל את פונקציונליות השפה הזו עובדת עם Ollama באחד ממודלי ה-LLM הנתמכים, אנא שלח לי הודעה, ואעדכן את המאמר ואודה לעזרתך.
Source:
https://dzone.com/articles/openai-vs-ollama-langchain-sqldatabasetoolkit