QueryX Cómo Usar

QueryX es una herramienta impulsada por IA que traduce conversaciones en lenguaje natural en consultas SQL, permitiendo a los usuarios buscar y analizar fácilmente datos estructurados de bases de datos.
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Cómo Usar QueryX

Configurar la estructura de la base de datos: Proporcione a QueryX información sobre la estructura de su base de datos (tablas, columnas, uniones) subiendo un archivo JSON que describa el esquema. Puede generar esto automáticamente utilizando el 'script bash de extracción de estructura de DB' disponible para descargar en QueryX Chat.
Configurar descripciones de campos y reglas comerciales: Utilice el submenú de configuración de QueryX Chat para agregar descripciones para los campos de la base de datos y definir cualquier regla comercial o cálculo específico necesario para una generación de consultas precisa.
Abrir la interfaz de QueryX Chat: Acceda a la interfaz de QueryX Chat, que proporciona un entorno simple similar a un chat para interactuar con su base de datos.
Hacer preguntas en lenguaje natural: Escriba o dicte sus preguntas sobre los datos en su propio idioma. QueryX traducirá estas a consultas SQL.
Revisar SQL generado y resultados: QueryX mostrará la consulta SQL generada y los resultados recuperados de su base de datos. Revise para verificar la precisión.
Refinar o hacer seguimiento: Haga preguntas de seguimiento para profundizar en los datos. Puede seleccionar respuestas anteriores para proporcionar contexto a nuevas consultas.
Proporcionar retroalimentación: Utilice los íconos de pulgar arriba/abajo para indicar si las consultas generadas fueron satisfactorias. Esto ayuda a mejorar el rendimiento de QueryX con el tiempo.
Integrar con otras herramientas (opcional): Para casos de uso avanzados, utilice las API de QueryX y el código de muestra de código abierto para integrarse con herramientas o software de BI existentes.

Preguntas Frecuentes de QueryX

QueryX es una herramienta que traduce conversaciones en lenguaje natural a consultas SQL para recuperar datos comerciales relevantes de bases de datos estructuradas. Proporciona una interfaz de chat para que los usuarios hagan preguntas sobre sus datos en lenguaje natural y obtengan información a cambio.

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