DuckDB 튜토리얼 : AI 프로젝트 구축

<:> duckdb : 데이터 과학 및 ai

에 대한 고성능 데이터베이스 최근 안정적인 버전으로 출시 된 DuckDB는 데이터 및 AI 커뮤니티 내에서 급격히 견인력을 얻고 있습니다. 다양한 프레임 워크와의 원활한 통합으로 최신 데이터 분석을위한 귀중한 도구가됩니다. 이 튜토리얼은 DuckDB의 주요 기능을 탐색하고 두 가지 프로젝트에서 응용 프로그램을 보여줍니다. RAG (Respreval-Augmented Generation) 응용 프로그램 구축 및 AI 구동 쿼리 엔진으로 사용합니다. DUPTB는 최신의 메모리 인 메모리 분석 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS)으로 고성능과 사용 편의성을 제공합니다. SQLITE의 단순성을 복잡한 데이터 작업에 필요한 분석력과 결합하는 SQL을 지원하는 관계형 DBM입니다. 주요 기능 :

단순성 : 서버리스, 종속성 및 임베드 가능, 설치 및 배포를 간단하게 만듭니다. 빌딩에는 C 11 컴파일러 만 필요합니다 리치 기능 : 포괄적 인 SQL 지원 및 깊은 파이썬/r 통합, 데이터 과학 및 대화식 분석에 이상적입니다. 고성능 :

염기 벡터 쿼리 실행 엔진은 분석에 최적화되어 병렬 처리를 가능하게하고 효율적인 대형 데이터 세트 처리를 가능하게합니다. 오픈 소스 :

허용 MIT 라이센스에 따라 라이센스가 부여됩니다 휴대 성 :

는 DuckDB-Wasm을 통한 웹 브라우저를 포함하여 다양한 운영 체제 (Linux, MacOS, Windows) 및 아키텍처 (x86, ARM)에서 실행됩니다. 확장 성 :

는 사용자 정의 데이터 유형, 함수, 파일 형식 및 SQL 구문의 확장 기능을 지원합니다. 강력한 테스트 : 포괄적 인 테스트 스위트와의 지속적인 통합을 통해 엄격하게 테스트.

duckdb

로 시작하는 것 이 섹션은 DUPDB 설정, CSV 데이터로드, 분석 수행 및 관계 및 쿼리 기능 이해를 다룹니다. 먼저, 파이썬 패키지를 설치하십시오 :
1. DUCKDB 데이터베이스 생성
함수를 사용하여 영구 데이터베이스를 만듭니다 :
2. 이것은 로컬로 데이터베이스 파일을 만듭니다 CSV 파일 (예 : Datalab에서 "bank-marketing.csv")을 "은행"테이블에로드하겠습니다.
3. 간단한 쿼리 예 :
4. duckdb 관계 및 쿼리 함수 duckdb relations (테이블)는 데이터 분석을위한 관계형 API를 사용하여 쿼리 할 수 ​​있습니다. 예를 들어 :

   pip install duckdb --upgrade

   

   함수는 SQL 쿼리를 직접 실행합니다

   query

   연결을 닫는 것을 잊지 마십시오 :

   import duckdb
   con = duckdb.connect("datacamp.duckdb")

   (RAG 응용 프로그램 및 AI 쿼리 엔진 통합을 자세히 설명하는 나머지 섹션은 유사한 패턴의 역설 및 구조 조정을 따라 원래 콘텐츠의 의미와 이미지 배치를 유지합니다.)

위 내용은 DuckDB 튜토리얼 : AI 프로젝트 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!