Découvrez comment LangChain et Whisper d’OpenAI peuvent vous aider à analyser les données boursières de manière plus efficace et plus précise.
Avertissement
Nous allons dans cet article montrer comment connecter un courtier Kafka, qui diffuse des données fictives de cours boursiers, à SingleStoreDB. Nous allons ensuite interroger ces données à l’aide de phrases en anglais grâce à LangChain, qui offre une capacité de question-réponse de base pour les données de cours. Nous allons construire une application Python, à travers plusieurs itérations de conception, pour utiliser Whisper d’OpenAI afin de poser des questions par la parole et utiliser la synthèse vocale pour répondre.
Connexion à la base de données
La première étape consiste à connecter le courtier Kafka à SingleStoreDB. Pour ce faire, nous devons configurer un canal Kafka pour le courtier Kafka et un canal SingleStoreDB pour SingleStoreDB. Une fois que ces canaux sont configurés, nous pouvons connecter le courtier Kafka à SingleStoreDB en utilisant le canal Kafka et le canal SingleStoreDB. Une fois que cette connexion est établie, nous pouvons commencer à envoyer des données du courtier Kafka à SingleStoreDB.
La première étape consiste à connecter le courtier Kafka à la base de données SingleStoreDB. Pour ce faire, nous devons configurer un canal Kafka pour le courtier Kafka et un canal SingleStoreDB pour SingleStoreDB. Une fois que ces canaux sont configurés, nous pouvons connecter le courtier Kafka à la base de données SingleStoreDB en utilisant le canal Kafka et le canal SingleStoreDB. Une fois que cette connexion est établie, nous pouvons commencer à envoyer des données du courtier Kafka à la base de données SingleStoreDB.
Interrogation des données
Une fois que les données sont stockées dans la base de données SingleStoreDB, nous pouvons les interroger à l’aide de LangChain. LangChain est une plateforme open source qui permet aux développeurs de créer des applications qui peuvent comprendre et répondre aux questions posées en anglais. Nous pouvons utiliser LangChain pour interroger la base de données SingleStoreDB et obtenir des informations sur les cours boursiers. Nous pouvons également utiliser LangChain pour exécuter des requêtes complexes sur la base de données SingleStoreDB.
Une fois que les données sont stockées dans la base de données SingleStoreDB, nous pouvons les interroger à l’aide de LangChain. LangChain est une plateforme open source qui permet aux développeurs de créer des applications qui peuvent comprendre et répondre aux questions posées en anglais. Nous pouvons utiliser LangChain pour interroger la base de données SingleStoreDB et obtenir des informations sur les cours boursiers. Nous pouvons également utiliser LangChain pour exécuter des requêtes complexes sur la base de données SingleStoreDB afin d’extraire des informations pertinentes à partir des données stockées dans la base de données.
Application Python
Enfin, nous allons créer une application Python qui utilise OpenAI’s Whisper pour poser des questions par la parole et utilise la synthèse vocale pour répondre aux questions. L’application Python va se connecter à LangChain et interroger la base de donné
