Comment optimiser les requêtes SQL pour améliorer les performances du programme

Amélioration de l'outil d'analyse de données multi-agent Postgress

• Les ingénieurs analystes de bas niveau de code sont les bienvenus ! Dans les vidéos précédentes, nous avons développé un framework multi-agent sur Autogen gb4 et créé de nouveaux modèles. Nous avons également construit un orchestrateur pour gérer nos agents et obtenu un contrôle total sur ces derniers. Une avancée fantastique dans le domaine de l'ingénierie des agents ! Cependant, un problème majeur persiste : l'outil ne lit que deux tables Postgress, ce qui le rend inutile dans des environnements de production contenant des dizaines voire des centaines de tables avec des millions de lignes.

• Pour remédier à cela, nous prévoyons d'apporter des améliorations significatives. En plus de permettre à notre système de se concentrer sur des tables pertinentes pour nos requêtes en langage naturel, nous ajouterons la fonction de comptage de jetons et d'estimation de prix. En parallèle, nous envisageons également la gestion du coût de notre orchestrateur et de nos agents tout au long de leur cycle de vie.

• Le processus de refonte de notre code a été entrepris pour remédier à sa complexité croissante. Nous avons désormais deux nouveaux modules et une nouvelle structure de répertoires pour mieux organiser notre code. De plus, notre orchestration est désormais simplifiée grâce à la création d'une équipe d'ingénierie des données et d'une équipe de visualisation des données.

Amélioration de l'outil d'analyse de données multi-agent Postgress

Optimisation de la requête de base de données

• L'optimisation de la requête de la base de données est essentielle pour améliorer les performances du programme. Il est important de filtrer les tables pertinentes pour les requêtes en langage naturel afin d'éviter une surcharge inutile de données.

• Pour résoudre ce problème, une nouvelle classe d'incorporation de base de données a été développée. Cette classe utilise une méthode simple et intuitive de recherche de correspondance de mots pour identifier les tables pertinentes en fonction du nom de la table mentionné dans la requête.

• En utilisant cette approche, il devient possible de filtrer les tables non pertinentes et de se concentrer uniquement sur celles qui sont nécessaires pour la requête en langage naturel. Cela permet d'améliorer considérablement l'efficacité de la recherche et d'optimiser les performances du programme.

Optimisation de la requête de base de données

Optimisation des coûts et gestion des modèles linguistiques

• Nous ajoutons une fonction qui combine à la fois l'intégration et les résultats de correspondance de mots dans une seule table.

• Nous mettons également à jour notre fonction d'intégration pour ne retourner que le nom de la table et non les probabilités au niveau supérieur.

• Nous obtenons toutes les tables en tant que map à partir de notre module de base de données postgres, puis ajoutons chaque table pour qu'elle puisse être intégrée.

• Nous exécutons ensuite notre nouvelle fonction 'get similar tables', qui exécute à la fois la correspondance de mots et les intégrations.

• Nous pouvons désormais réduire notre nombre de tables à environ 5, ce qui nous permet d'obtenir des résultats pertinents pour les requêtes spécifiques.

• Nous ajoutons également un système de comptage de jetons afin de mieux comprendre le coût de chaque exécution de notre système d'analyse de données postgres.

Optimisation des coûts et gestion des modèles linguistiques

Optimisation du Processus de Requête SQL

• La gestionnaire prend la décision difficile de licencier une partie de l'équipe de visualisation des données pour réduire les coûts.

• Les requêtes SQL sont désormais dirigées vers un fichier pour éviter une explosion de jeton et pour prévenir le dépassement de la mémoire GPT.

• L'équipe utilise des techniques telles que l'échantillonnage aléatoire pour limiter l'exposition des agents à un grand nombre de résultats.

• Malgré le licenciement de l'équipe de visualisation des données, l'équipe d'ingénierie des données est renforcée avec de nouvelles capacités de reporting.

• La nouvelle méthode permet d'obtenir des résultats précis avec une utilisation minimale de jetons, réduisant ainsi les coûts opérationnels.

Optimisation du Processus de Requête SQL

Analyse et interprétation

• Il est mentionné qu'il est possible d'imaginer une interface utilisateur conviviale où l'on puisse saisir une requête en langage naturel et obtenir à la fois la requête SQL et les résultats correspondants.

• L'accent est mis sur la gestion des données retournées, qu'il s'agisse de dizaines de milliers de lignes ou d'un nombre moins important. Dans le premier cas, un format CSV est évoqué, tandis que dans le second cas, une table bien ordonnée serait affichée.

• Le développement des équipes est également abordé, avec une préoccupation principale pour éviter les problèmes de mémoire dans le contexte de construction de systèmes agentic et pour surveiller les coûts.

• L'auteur souligne l'importance de l'utilisation efficace des techniques simples tout en évoquant l'intégration de documents PDF à la base de données pour des travaux d'analyse de données produits.

• Enfin, le créateur de contenu exprime ses attentes en termes de code stable et compréhensible qu'il souhaite partager avec son public, mettant en avant la volonté de fournir des solutions logicielles concrètes et précieuses.

Analyse et interprétation

Conclusion:

En conclusion, l'optimisation des requêtes SQL est un élément crucial pour garantir des performances optimales du programme. En suivant les meilleures pratiques et en mettant en œuvre des stratégies efficaces de filtrage des tables, vous pouvez améliorer significativement l'efficacité de vos requêtes SQL.