LlamaIndex を使って Python でZoom データに自然言語でクエリを実行する方法

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
Python で LlamaIndex を使用してリアルタイムのZoom のデータに自然言語でクエリを実行。

CData API Driver for Python を使用して、Zoom からリアルタイムデータへのクエリを開始しましょう。LlamaIndex と AI の力を活用して、複雑な SQL クエリを書くことなく、シンプルな自然言語でインサイトを取得できます。意思決定を強化するリアルタイムデータアクセスのメリットを享受しながら、既存の Python アプリケーションと簡単に統合できます。

CData Python Connector は、組み込みの最適化されたデータ処理により、Python でリアルタイムのZoom のデータを操作する際に比類のないパフォーマンスを提供します。Python から複雑な SQL クエリを発行すると、ドライバーはフィルターや集計などのサポートされた SQL 操作を直接 Zoom にプッシュし、埋め込み SQL エンジンを使用してサポートされていない操作（多くの場合 SQL 関数や JOIN 操作）をクライアント側で処理します。

トレンド分析、レポート作成、データの可視化など、CData Python Connector を使用すれば、リアルタイムのデータソースの可能性を最大限に活用できます。

概要

LlamaIndex を使用して、CData Python Connector forZoom のデータでリアルタイムデータにクエリを実行する方法の概要です：

  • ロギング、データベース接続、NLP に必要な Python、CData、LlamaIndex モジュールをインポートします。
  • アプリケーションからの API リクエストを認証するための OpenAI API キーを取得します。
  • CData Python Connector を使用してリアルタイムのZoom のデータに接続します。
  • OpenAI を初期化し、自然言語クエリを処理するための SQLDatabase と NLSQLTableQueryEngine のインスタンスを作成します。
  • クエリエンジンと特定のデータベースインスタンスを作成します。
  • 自然言語クエリ（例：「最も稼いでいる従業員は誰ですか？」）を実行して、データベースから構造化されたレスポンスを取得します。
  • 取得したデータを分析してインサイトを得て、データドリブンな意思決定に役立てます。

必要なモジュールのインポート

CData、データベース接続、自然言語クエリに必要なモジュールをインポートします。

import os
import logging
import sys

# ロギングの設定
logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.INFO, force=True)
logging.getLogger().addHandler(logging.StreamHandler(stream=sys.stdout))

# CData と LlamaIndex に必要なモジュールをインポート
import cdata.api as mod
from sqlalchemy import create_engine
from llama_index.core.query_engine import NLSQLTableQueryEngine
from llama_index.core import SQLDatabase
from llama_index.llms.openai import OpenAI

OpenAI API キーの設定

OpenAI の言語モデルを使用するには、API キーを環境変数として設定する必要があります。システムの環境変数で OpenAI API キーが利用可能であることを確認してください。

# 環境変数から OpenAI API キーを取得
OPENAI_API_KEY = os.environ["OPENAI_API_KEY"]

''または、コード内で直接 API キーを追加することもできます（ただし、セキュリティリスクのため、本番環境ではこの方法は推奨されません）：''

# API キーを直接設定（本番使用には非推奨）
OPENAI_API_KEY = "your-api-key-here"

データベース接続の作成

次に、必要な接続プロパティを含む接続文字列を使用して、CData Connector で Zoom への接続を確立します。

まず、Profile 接続プロパティにZoom プロファイルのディスク上の場所を設定します（例：C:\profiles\Zoom.apip）。次に、ProfileSettings 接続プロパティにZoom の接続文字列を設定します（以下を参照）。

Zoom API プロファイル設定

Zoom に認証するには、OAuth 標準を使用して自分のデータに接続したり、他のユーザーが自分のデータに接続できるようにします。

まず、OAuth アプリを作成します。https://marketplace.zoom.us/develop/create に移動し、OAuth セクションのCreate をクリックします。アプリが個々のユーザー用かアカウント全体用かを選択し、アプリを公開するためのボックスのチェックを外します。アプリに名前を付けてCreate をクリックします。その後、Client Secret とClient ID が提供されます。

以下の接続プロパティを設定すると、接続の準備が整います：

  • AuthScheme：OAuth に設定します。
  • InitiateOAuth：GETANDREFRESH に設定します。InitiateOAuth を使用してOAuthAccessToken を取得するプロセスを管理できます。
  • OAuthClientID：アプリ設定で指定されているOAuth Client ID を設定します。
  • OAuthClientSecret：アプリ設定で指定されているOAuth Client Secret を設定します。
  • CallbackURL：アプリ設定で指定したRedirect URI を設定します。

Zoom への接続

# CData API Driver for Python を使用してデータベースエンジンを作成
engine = create_engine("cdata_api_2:///?User=Profile=C:\profiles\Zoom.apip;Authscheme=OAuth;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackUrl=your_callback_url;")

OpenAI インスタンスの初期化

OpenAI 言語モデルのインスタンスを作成します。ここで、temperature やモデルバージョンなどのパラメータを指定できます。

# OpenAI 言語モデルインスタンスを初期化
llm = OpenAI(temperature=0.0, model="gpt-3.5-turbo")

データベースとクエリエンジンの設定

SQL データベースとクエリエンジンを設定します。NLSQLTableQueryEngine を使用すると、SQL データベースに対して自然言語クエリを実行できます。

# SQL データベースインスタンスを作成
sql_db = SQLDatabase(engine)  # すべてのテーブルを含む

# 自然言語 SQL クエリ用のクエリエンジンを初期化
query_engine = NLSQLTableQueryEngine(sql_database=sql_db)

クエリの実行

これで、リアルタイムのデータソースに対して自然言語クエリを実行できます。この例では、最も稼いでいる従業員上位 2 名をクエリします。

# クエリ文字列を定義
query_str = "Who are the top earning employees?"

# クエリエンジンからレスポンスを取得
response = query_engine.query(query_str)

# レスポンスを出力
print(response)

CData API Driver for Python の無料 30 日間トライアルをダウンロードして、リアルタイムデータへのシームレスなクエリを始めましょう。自然言語処理の力を体験し、データから貴重なインサイトを引き出してください。

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