في العالم الرقمي المتسارع، أصبحت البيانات تلعب دورًا حيويًا في اتخاذ القرارات المستندة إلى الأدلة. توفر أدوات مثل “GPT Actions” و”Snowflake Middleware” إمكانية ربط وتحليل البيانات بشكل فعال، مما يساعد المطورين في تسريع عمليات تطوير التحليلات المعقدة. في هذا المقال، سنستعرض دليلًا شاملًا يشرح كيفية بناء عمل لـ GPT Action مخصص يرتبط بقاعدة بيانات Snowflake، وقادرة على تنفيذ استعلامات SQL. سوف نتعمق في كيفية توصيل ChatGPT مع Snowflake Data Warehouse، ونتناول الخطوات المطلوبة لتحويل الاستجابة إلى تنسيق CSV سهل الاستخدام في بيئة بايثون. من خلال دعم التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، يمكن للمستخدمين تسريع استنتاجاتهم وكشف الأنماط الجديدة في البيانات. دعونا نبدأ هذه الرحلة لاستكشاف كيف يمكن دمج هذه الأدوات لتحقيق نتائج فعّالة في تحليل البيانات.
مقدمة في مكتبة GPT Actions وتكاملها مع Snowflake
تعتبر مكتبة GPT Actions أداة مهمة للمطورين الذين يسعون لبناء إجراءات مخصصة لتطبيقاتهم باستخدام الذكاء الاصطناعي، حيث تتيح هذه المكتبة إمكانية دمج ChatGPT مع بيانات Snowflake لتحليل البيانات بشكل فعال. هذه العملية تتطلب من المطورين إعداد واجهة بين ChatGPT وSnowflake، والتأكد من أن الاستجابة من Snowflake يتم تنسيقها بالشكل الصحيح قبل تقديمها إلى ChatGPT. يتم تحقيق ذلك من خلال استخدام وظائف Middleware مثل Azure Functions التي تقوم بتحويل البيانات المسترجعة من Snowflake إلى تنسيق يمكن للـ ChatGPT استخدامه، مثل CSV أو Excel، مما يسهل من عملية تحليل البيانات. على سبيل المثال، يمكن أن تُستخدم هذه الوظائف لتطوير نماذج ذكاء اصطناعي تساعد الشركات في اتخاذ قرارات الأعمال عبر تحليل كميات كبيرة من البيانات.
استخدامات عملية لمكتبة GPT Actions في الأعمال
تمكن هذه المكتبة العملاء الحاليين في Snowflake من الاستفادة منها في استخراج البيانات من مستودعات البيانات الخاصة بهم لتحميل تلك البيانات إلى بيئة تحليل البيانات باستخدام Python. يعد هذا الأمر قيماً للغاية لأنه يمكن أن يساعد في استكشاف الأنماط، وتحديد الفجوات، وتنظيف البيانات. على سبيل المثال، يمكن لفريق التحليل استخدام ChatGPT لتحليل مجموعة صغيرة من البيانات بهدف اكتشاف أنماط جديدة تساعد في تطوير استراتيجيات تسويقية فعالة. هذا النوع من الاستخدامات يوفر الوقت والمال، بينما يساهم في تقديم رؤى جديدة قد تكون غير متاحة سابقاً.
إعداد متطلبات التطبيق قبل الاستخدام
قبل الشروع في استخدام مكتبة GPT Actions، يجب على المطورين التأكد من تأمين مستودع بيانات Snowflake وضبط إعدادات الوصول للمستخدمين. يتطلب ذلك توفير كل من Snowflake وAzure، وإكمال خطوات المصادقة الضرورية لضمان وصول المستخدمين إلى البيانات. ينبغي إعداد تسجيل تطبيق OAuth في Azure لتيسير تكامل Snowflake مع ChatGPT، حيث يحدد هذا التسجيل الموارد اللازمة للتأمين والتحكم في الوصول.
تهيئة موارد OAuth في Azure Entra ID
تتضمن الخطوات التي يجب اتباعها إعداد تسجيل تطبيق جديد في Azure Entra ID لضبط معلمات المصادقة اللازمة. يجب على المطورين النقر على خيارات مختلفة لتحديد أنواع الحسابات المدعومة وتحديد URI لجعل المعرف فريداً. علاوة على ذلك، يجب عليهم إضافة نطاقات متعلقة بدور Snowflake، مما يتيح لهم التحكم في الصلاحيات الممنوحة. على سبيل المثال، يمكن تحديد الوصول إلى دور المحلل وإعداد الأذونات اللازمة للمستخدمين في Snowflake.
إنشاء تكامل أمان في Snowflake
بعد الانتهاء من إعداد تسجيل التطبيق في Azure Entra ID، يتم الربط بين التسجيل وSnowflake عبر تكامل أمان OAuth الخارجي. يتطلب ذلك تحديد مجموعة من المعلمات التي تم تخزينها أثناء إعداد OAuth في Azure. يجب على المطورين التأكد من أن عنوان “الجمهور” الخاص بتكامل الأمان يطابق URI المعرف في Azure، مما يضمن توافق العملية الأمنية بين النظامين. يتم تحديد سمة تطابق المستخدم سواء كان بواسطة عنوان البريد الإلكتروني أو اسم الدخول لضمان أن تتوافق بيانات المستخدمين في Snowflake مع access token الممنوح من Azure.
تطوير Azure Function App لمعالجة استجابات SQL من Snowflake
تعتبر Azure Function App جزءاً حيوياً في عمل GPT Actions. فهي تقوم بتنفيذ استعلامات SQL على Snowflake وسرعان ما تعيد التنسيق الصحيح وتخزين النتائج بشكل يمكن لـ ChatGPT قراءته بسهولة. يجب على المطورين اتباع دليل واضح حول كيفية تصميم ونشر الوظائف اللازمة لهذه العملية. يتضمن ذلك كتابة الكود الذي يجلب الـ token من طلب HTTP، ينفذ استعلام SQL، ويكتب النتائج إلى ملف CSV ويحفظه في Blob Storage. بعد ذلك، يتم إنشاء رابط مسبق التوقيع للوصول الآمن إلى هذا الملف، مما يحسن من تجربة المستخدم ويزيد من كفاءة النظام.
الكود المطلوب وإعدادات التطبيق
لكي تتم الأمور بسلاسة، يجب على المطورين إعداد خطوات إضافية ضمن Azure Function App. هذه تشمل استخراج الـ token، تنفيذ استعلام SQL، والكتابة إلى CSV. بالإضافة إلى ذلك، من المهم وضع المكتبات الضرورية وتثبيتها في بيئة Python الخاصة بالتطبيق للتأكد من نجاح عمليات الاتصال والتنفيذ. يتضمن ذلك استخدام المكتبات القياسية الخاصة بـ Python بالإضافة إلى المكتبات الضرورية للتعامل مع بيانات Snowflake وتحليلها.
الاتصال مع سنوفليك
يتطلب الاتصال بخادم سنوفليك التحقق من صحة بيانات الاعتماد، وهذا أمر أساسي للتأكد من أن البيانات متاحة فقط للأشخاص المصرح لهم. في هذه الحالة، يتم استخدام توكن الوصول الصادر من Azure Entra ID ويتم استخراجه من رأس التفويض. هذا يجعل عملية الاتصال أكثر مرونة حيث يمكن استخدام عنوان البريد الإلكتروني كاسم مستخدم، مما يسهل الربط بين مستخدمي Entra ID ومعرفات مستخدمي سنوفليك. كأحد الأمثلة، إذا كان الحساب الخاص بك هو ab12345.eastus2.azure، وتحتاج إلى الاتصال بخدمة معينة، فعليك استخدام الطريقة المناسبة لتوفير التفاصيل مثل اسم المخزن. يوفر Azure مجموعة من أدوات التحقق من الهوية التي تساعد في تحديد أذونات الوصول للمستخدمين. هذا النهج الفعال في إدارة الهوية يساعد الشركات في الحفاظ على أمان بياناتها وتعزيز التوافق مع متطلبات حماية البيانات. بالإضافة إلى ذلك، يوفر فرض توكنات الوصول مستوى إضافيًا من الأمان حيث يتم الاحتفاظ بالبيانات الحساسة بعيدًا عن الأفراد غير المصرح لهم.
تنفيذ الاستعلام وحفظ النتائج في ملف CSV
بعد إنشاء اتصال ناجح مع سنوفليك، تأتي خطوة تنفيذ الاستعلام. يتم استخراج الاستعلام SQL المطلوب من معلمات الطلب أو الجسم. يتعين على المبرمجين التأكد من أن الاستعلامات تنفذ بطريقة آمنة لمنع أي نوع من الاستغلال، مثل حقن SQL. بمجرد تنفيذ الاستعلام، يتم استرداد النتائج ويمكن استخدام مكتبة CSV في بايثون لتحويل هذه النتائج إلى ملف CSV. يستخدم هذا الملف لتخزين البيانات بطريقة منظمة ومرتبة، مما يمكن المستخدمين من تحليل البيانات أو عرضها في تطبيقات مختلفة. كما يعد تخزين البيانات في ملف CSV عملية سهلة وفعالة، حيث يمكن استخدامه بسهولة في تطبيقات تحليل البيانات أو حتى برمجيات الجداول مثل Excel. من الضروري أيضًا التعامل مع الاستثناءات أثناء تنفيذ الاستعلامات لضمان عدم تعطل التطبيق بسبب أخطاء غير متوقعة. إذا حدث خطأ، يجب تسجيله وإعادة التعامل معه بشكل مناسب. على سبيل المثال، يمكن استخدام أسلوب المستخدمين لتعيين حدود على البيانات المستردة لضمان عدم تجاوز الملفات لحجم معين، مما يساهم في تحسين الأداء.
تخزين الملف في Blob Storage
تعد عملية تخزين الملفات في Azure Blob Storage خطوة حيوية لضمان الوصول السريع والآمن إلى البيانات المخزنة. بعد تحويل النتائج إلى ملف CSV، يتعين على المطورين رفع هذا الملف إلى Blob Storage. تتضمن العملية استخدام BlobServiceClient لإنشاء اتصال مع وحدة التخزين. يجب أن يشتمل رفع الملف على إعدادات محتوى مناسبة، مثل content_type وcontent_disposition، لضمان أن الملفات القابلة للتنزيل تتوافق مع المعايير المطلوبة. العملية تشمل أيضًا إنشاء رابط مسبق التوقيع (SAS token) الذي يسمح بالوصول الآمن إلى الملف خلال فترة زمنية محددة، مما يعزز من أمن البيانات وراحة الاستخدام. يعد استخدام روابط مسبوق التوقيع أمرًا أساسيًا عند التعامل مع البيانات الحساسة، حيث يمكن أن يؤدي ذلك إلى تقليل المخاطر المرتبطة بالوصول غير المرغوب فيه. على سبيل المثال، إذا كان لديك معلومات حول رحلات الطيران على شكل CSV، يمكنك رفع هذا الملف إلى Azure Blob Storage بسهولة ومشاركته مع الفرق المعنية بطريقة آمنة.
إدارة الاستجابات لـ ChatGPT
بعد تنفيذ الاستعلام وحفظ النتائج، تأتي خطوة التنسيق للرد بما يتناسب مع متطلبات ChatGPT. هنا، يتم تضمين قواعد البيانات الناتجة في هيكل البيانات المفتوح openaiFileResponse، الذي يشير إلى الملفات التي يجب معالجتها بواسطة ChatGPT. يجب ضمان أن يتضمن الاستجابة ما يلزم من الروابط للإشارة إلى الملفات الخاصة بـ CSV. تعتبر هذه الخطوة حيوية لتسهيل عملية تحليل البيانات عبر ChatGPT. يمكن للمستخدمين بعد ذلك معالجة البيانات واستخراج المعلومات الهامة منها. من ناحية أخرى، يجب مراعاة حدود معينة، مثل حجم الملفات المرسلة والتي يجب ألا تتجاوز 10MB. إذا كانت البيانات كبيرة جدًا، فلابد من إدراج عوامل محددة مثل LIMIT في الاستعلامات لضمان عمل التطبيق بسلاسة. تعتبر إدارة الاستجابات ضمن هذه المعمارية خطوة حاسمة تضمن التفاعل السلس بين المستخدم ونموذج ChatGPT لتحليل البيانات بشكل فعال.
اختبار تطبيق Azure Function App
تعد عملية الاختبار أمرًا بالغ الأهمية للتأكد من أن تطبيق Azure Function App يعمل بالشكل المطلوب. يمكن أن تكون المنصات مثل cURL أو Postman أدوات مثالية لاختبار استداعات HTTP، حيث تتيح للمطورين إرسال الطلبات وتحليل الاستجابات بشكل أكثر وضوحًا وسهولة. اختبار الوظائف في بيئة مراقبة هو خطوة أساسية لضمان أن النظام يعمل كما هو متوقع قبل الانتقال إلى الاستخدام المكثف. يجب أن يتضمن الاختبار جميع السيناريوهات المحتملة، بما في ذلك الاستخدام الصحيح للمدخلات وأيضًا التعامل مع الأخطاء. إذا تم إفراز أي مشاكل أثناء الاختبار، ينبغي على المطورين مراجعة الكود لإيجاد الأخطاء وتصحيحها. تساهم هذه العملية في تحسين استقرار الوظائف وتحقيق أداء مرضٍ. بعد التأكد من أن كل شيء يعمل بشكل صحيح، يمكن للمطورين الانتقال إلى خطوة نشر التطبيق وتقديمه للمستخدمين النهائيين.
رابط المصدر: https://cookbook.openai.com/examples/chatgpt/gpt_actions_library/gpt_action_snowflake_middleware
تم استخدام الذكاء الاصطناعي ezycontent
اترك تعليقاً