Goon使用 n8n 创建 AI 助手数据分析师
想象一下拥有一个可以查询百万行数据的 AI 系统。这对您的业务意味着什么？在这篇文章中，我们将探讨如何使用 n8n（一个无代码平台）构建一个 AI 数据分析师，连接到任何 SQL 数据库并即时生成见解。
项目介绍
项目包括使用 n8n（一个无代码平台）构建一个 AI 助手数据分析师，连接到 BigQuery 数据库并处理来自 Google Analytics 数据集的百万行数据。目标是创建一个可以使用自然语言查询即时提供见解的系统。
数据集概述
该项目使用的数据集是 BigQuery 中的 Google Analytics 示例数据集，包含来自 Google 商品店的大约百万行流量数据。数据包括关于流量来源、内容数据和网站上用户行为的信息。
系统结构
该系统由两个主要代理组成：主代理和数据库查询工具。主代理负责理解用户的意图，分析查询，并确定创建 SQL 查询时需要关注的过滤器和表。另一方面，数据库查询工具生成等效的 SQL 查询并针对 BigQuery 数据库执行查询。
演示和结果
通过提出几个问题来演示该系统，包括数据探索问题，如找到数据集中最早和最晚的数据点，以及更复杂的问题，如按月统计总会话数和找到流量最多的前五名操作系统。
数据库查询工具
数据库查询工具用于将自然语言查询转换为 SQL 查询并针对 BigQuery 数据库执行查询。该工具使用简单的快速语言模型，例如 GPT-3 Mini 模型，并连接到 Postgres 聊天内存以跟踪上下文。
前端和日志
系统使用一个简单的 Streamlit 应用程序作为前端与代理通信。日志通过 Google Sheets 节点进行跟踪，以便于监控代理并确保其输出正确的 SQL 查询。
结果和见解
系统能够即时从数据中提供见解，包括最早和最晚的数据点、每月的总会话数以及流量最多的前五名操作系统。结果以用户友好的格式呈现，便于理解和分析数据。
结论和未来工作
项目展示了使用 n8n 和 BigQuery 构建 AI 助手数据分析师的力量。该系统可以通过自动化图表的生成和数据的可视化进一步发展。可能性是无限的，该系统可以使用自然语言查询从大型数据集中提供即时见解。
最后的想法
项目突显了使用 n8n 等无代码平台构建复杂系统，从大型数据集中提供即时见解的潜力。该系统可以应用于包括营销、金融和运营在内的各个行业，以做出数据驱动的决策。
